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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
本文首先介绍了投资组合理论与copula,然后给出基于概率P0的收益率等定义,建立基于概率P0的收益率的投资组合选择模型并给出具体解法,接着通过选取上证领先指数与深证领先指数2004年9月1日至2006年5月26日的日收盘数据进行实证分析,发现在收益率(基于概率的收益率)一定的情况下,通过投资组合可以降低风险.  相似文献   

2.
本文首先介绍了投资组合理论与copula,然后给出基于概率的收益率等定义,建立基于概率的收益率的投资组合选择模型并给出具体解法,接着通过选取上证领先指数与深证领先指数2004年9月1日至2006年5月26日的日收盘数据进行实证分析,发现在收益率(基于概率的收益率)一定的情况下,通过投资组合可以降低风险。pápápá  相似文献   

3.
证券组合投资是分散投资风险的有效途径。用概率统计方法,分析了基于期望收益率和方差的投资组合优化模型,并引入算例,对该模型进行了计算。结果表明,在一定的预期收益率水平下,组合投资大大降低了投资的风险。  相似文献   

4.
GARCH族模型是金融计量学中用来描述或预测金融资产收益率波动的模型,通过对金融资产收益率波动的建模,可以得出未来金融资产收益率的条件分布。Copula函数可以用来描述多个随机变量间的相依结构,进而得出他们的联合分布。Copula自被引入金融产品分析以来,以取得了很多成果也被广泛使用。运用GARCH族模型进行资产组合中边缘分布的建模,继而使用Copula得到组合资产联合分布的方法来计算资产组合VaR值最早被吴振翔(2006)系统性地提出,但其中有许多问题仍需要完善。本文将继续这个思路,通过EGARCH模型更好地描述资产收益率的杠杆效应,以及考虑Copula函数中参数的时变性,来完善这一方法。  相似文献   

5.
基于Copula-GARCH-EVT的中国开放式基金投资组合风险度量   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章结合CARCH模型和EVT理论刻画了单个金融资产收益率的波动性和尾部分布,并将Copula函数和Monte Carlo技术应用于证券投资组合的VaR计算方法.通过对光大红利基金的实证研究,得到前十大重仓中单只股票及其投资组合的风险值,结果表明,基于Copula-GARCH-EVT的VaR方法具有重要的经济应用价值.  相似文献   

6.
基于贝叶斯理论的 MCMC方法对单个基金收益率进行 GARCH 建模,以及对投资组合权重进行后验模拟.进一步结合时变Copula理论计算基金投资组合的 VaR,与基于极大似然法的结果进行比较.实证结果表明基于贝叶斯理论的时变Copula的 VaR方法,能够更有效的度量开放式基金投资组合的风险.  相似文献   

7.
基于混合Copula模型选用房地产业和银行业的行业指数收益率数据对我国房地产业与银行业的相依关系进行研究,使用非参数核密度方法估计房地产业与银行业的指数收益率序列的边缘分布,并结合EM算法对混合Copula参数进行估计,得出结论:混合Copula模型相对于单个的Copula模型能更灵活的刻画出房地产业与银行业非线性与非对称的相关关系;两个行业在市场活跃时的相依强度略大于市场低迷时的相关强度且行业相依结构为正。文章的最后对于预防房地产业和银行业的风险传染给出参考性建议。  相似文献   

8.
本文对沪深300股指和股指期货仿真交易收益率极端风险和相依关系进行了研究,用DCC-GARCH模型描述了股指期货和现货之间动态的条件相关系数,并以极值分布为边际分布对四种常用的Copula函数进行了拟合,发现Frank Copula的拟合效果最好,其次为Clayton Copula。在此基础之上,对不同组合的VaR和CVaR进行测度,发现投资组合比例与风险之间呈现“U”型特征,这也为股指期货套期保值提供了一种新的研究方式。  相似文献   

9.
张冀  谢远涛  杨娟 《金融研究》2016,436(10):159-173
本文把风险依赖、一致性风险度量与投资组合纳入到一个分析框架中,结合Coupla-CVaR模型和Mean-var投资组合理论构建Mean-Copula-CVaR的投资组合模型,能有效同时解决风险度量中的一致性和依赖性关系。采用券商指数、银行指数和保险指数实证分析线性依赖和复杂依赖(Copula依赖)情况下金融机构资产配置的差异性和风险度量的充分性,研究结果表明,纳入Copula函数能够更为稳健和准确地预测投资组合的CVaR。然而,本文没有检验出不同形式Copula之间的差异具有显著性。本文的政策含义在于,忽视复杂风险依赖结构可能会造成风险低估,从而影响资产配置的有效性。  相似文献   

10.
考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征,构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模,并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计,通过数学优化和Monte Carlo模拟方法求得投资组合的最优权重,以及相应的Va R和CVa R值。最后,利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析,检验了模型的可行性和有效性,为高维非线性相关的投资组合决策提供有价值的参考。  相似文献   

11.
Coplua模型是组合投资风险评估中常用模型,它具有多种不同的类型,模型选择的好坏对风险评估结果具有至关重要的影响.本文主要比较了二元正态Copula模型和二元t-Copula模型对中国股市数据拟合的优劣程度.针对这两种模型,利用上证综指、深证成指、上证基金、深证基金、东风汽车、中国石化、宝钢股份和万家乐的日收盘价数据估计相应的参数得到相应的拟合分布,然后分别与经验Copula函数作比较,通过计算拟合分布与经验分布之间的距离,得出二元t-Cop-ula函数能更好地拟合两组投资组合的日收益率数据的结论.  相似文献   

12.
结合Copula技术和GARCH模型,建立了投资组合的Copula-GARCH模型。由于该模型可以捕捉金融市场间的非线性相关性,因而可用于投资组合的风险分析中。利用这个模型,并结合Markowitz的投资组合选择模型,对我国的一支开放式基金——中信红利精选股票型证券投资基金投资组合的选择进行了优化,本文应用lingo 8.0,在收益率一定的情况下,得到了风险(VaR)最小的投资组合。  相似文献   

13.
Traditional credit risk models adopt the linear correlation as a measure of dependence and assume that credit losses are normally-distributed. However some studies have shown that credit losses are seldom normal and the linear correlation does not give accurate assessment for asymmetric data. Therefore it is possible that many credit models tend to misestimate the probability of joint extreme defaults.This paper employs Copula Theory to model the dependence across default rates in a credit card portfolio of a large UK bank and to estimate the likelihood of joint high default rates. Ten copula families are used as candidates to represent the dependence structure. The empirical analysis shows that, when compared to traditional models, estimations based on asymmetric copulas usually yield results closer to the ratio of simultaneous extreme losses observed in the credit card portfolio.Copulas have been applied to evaluate the dependence among corporate debts but this research is the first paper to give evidence of the outperformance of copula estimations in portfolios of consumer loans. Moreover we test some families of copulas that are not typically considered in credit risk studies and find out that three of them are suitable for representing dependence across credit card defaults.  相似文献   

14.
引入Copula函数来改进传统的VaR方法,构建出Copula-VaR模型。通过蒙特卡罗模拟实证金融资产组合收益的各种VaR值,结果表明,Copula-VaR模型能够更精确地测度出金融资产组合的在险价值风险。  相似文献   

15.
This paper evaluates several alternative formulations for minimizing the credit risk of a portfolio of financial contracts with different counterparties. Credit risk optimization is challenging because the portfolio loss distribution is typically unavailable in closed form. This makes it difficult to accurately compute Value-at-Risk (VaR) and expected shortfall (ES) at the extreme quantiles that are of practical interest to financial institutions. Our formulations all exploit the conditional independence of counterparties under a structural credit risk model. We consider various approximations to the conditional portfolio loss distribution and formulate VaR and ES minimization problems for each case. We use two realistic credit portfolios to assess the in- and out-of-sample performance for the resulting VaR- and ES-optimized portfolios, as well as for those which we obtain by minimizing the variance or the second moment of the portfolio losses. We find that a Normal approximation to the conditional loss distribution performs best from a practical standpoint.  相似文献   

16.
This paper develops numerical approximations for pricing collateralized debt obligations (CDOs) and other portfolio credit derivatives in the multifactor Normal Copula model. A key aspect of pricing portfolio credit derivatives is capturing dependence between the defaults of the elements of the portfolio. But, compared with an independent-obligor model, pricing in a model with correlated defaults is more challenging. Our approach strikes a balance by reducing the problem of pricing in a model with correlated defaults to calculations involving only independent defaults. We develop approximations based on power series expansions in a parameter that scales the underlying correlations. These expansions express a CDO tranche price in a multifactor model as a series of prices in independent-obligor models, which are easy to compute. The approach builds on a classical approximation for multivariate Gaussian probabilities; we introduce an alternative representation that greatly reduces the number of terms required to evaluate the coefficients in the expansion. We also apply this method to the underlying problem of computing joint probabilities of multivariate normal random variables for which the correlation matrix has a factor structure.  相似文献   

17.
作为我国大力推广的创新型保险产品,区域农业收入保险是对区域农业产量风险与价格风险的双重保障。然而,单产数据空间聚合造成产量风险的低估却是当前农业收入风险评估的一个重要问题,尤其是随着空间区域的增大、产量风险的低估程度就越严重。本文以湖北省黄冈市、咸宁市和十堰市三个地市级水稻产量风险评估为案例,通过两种方法定量评价地市级水稻产量风险的低估程度。方法一是当前最常见的区域产量风险评估方法,直接利用地市级产量数据构建风险评估模型计算产量风险;方法二是收集地市级对应区县产量数据,通过Copula函数构建县级产量损失序列的联合概率分布后,通过Monte Carlo模拟产生区县产量损失序列样本后计算地市级产量风险。通过结果比较发现,方法一获得的三个地级市水稻产量风险较方法二平均低估了51.27%,证明了空间尺度建模不当会带来产量风险评估的严重低估。  相似文献   

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