【摘 要】
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选取我国六只股指数据为研究对象,基于几类藤Copula模型和VaR理论,运用滚动MonteCarlo技术及MST-PRIM算法确定各类模型的RVM结构,并在此基础上结合滚动时间窗口方法预测投资
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区高校科研计划项目（XJEDU2018Y021）;新疆农业大学大学生创新创业训练计划项目（S201910758072）
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选取我国六只股指数据为研究对象,基于几类藤Copula模型和VaR理论,运用滚动MonteCarlo技术及MST-PRIM算法确定各类模型的RVM结构,并在此基础上结合滚动时间窗口方法预测投资组合的动态VaR。为了进一步验证模型的拟合效果,采用返回值检验法测试模型的VaR预测结果。事实证明:在等权重与Mean-CVaR约束条件下,C-藤和R-藤对投资组合的VaR预测效果胜于D-藤;另外,R-Vine all Gumbel模型的VaR预测结果比R-Vine all t模型好,充分说明在面对非对称特点的金融数
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