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利用條件Copula函數(shù)的凸組合來估計VaR

發(fā)布時間:2018-06-17 21:56

  本文選題:Copula函數(shù) + Sklar定理; 參考:《大連理工大學》2012年碩士論文


【摘要】:Copula函數(shù)代表了一種描述多維隨機變量的相關性結構的方法,并且已經(jīng)成為解決金融市場風險因素的最重要的新工具之一,比如在當前金融市場中應用最廣泛的風險測度VaR. 本篇論文首先介紹了Copula函數(shù)的定義及其非常重要的定理,Sklar定理和金融時間序列模型GARCH模型.然后,我們引入了一個非常重要的概念:Copula函數(shù)的凸組合,并將其與AR-GARCH模型相結合,給出了一個新的計算VaR的方法.在本篇文章的后半部分,我們用納斯達克指數(shù)和標準普爾指數(shù)作為模擬數(shù)據(jù)來擬合投資組合的VaR.模擬的結果表明,與一個單一的Copula模型相比,Copula函數(shù)的凸組合模型能夠更加成功的刻畫投資組合的VaR.
[Abstract]:Copula function represents a method to describe the correlation structure of multidimensional random variables, and has become one of the most important new tools to solve the risk factors in financial markets, such as VaR, which is the most widely used risk measure in current financial markets. This paper first introduces the definition of Copula function and its very important theorems Sklar theorem and GARCH model of financial time series model. Then, we introduce a very important concept, the convex combination of the: Copula function, and combine it with the AR-GARCH model, and give a new method to calculate VaR. In the second half of this paper, we use NASDAQ index and S & P index as simulation data to fit VaR of portfolio. The simulation results show that compared with a single Copula model, the convex combination model of Copula function can describe the VaR of portfolio more successfully.
【學位授予單位】:大連理工大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:F224;F830.9

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5 陳子q,

本文編號:2032589


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