基于Copula-GARCH-VaR模型的投资组合风险测度
基于GARCH-Copula-CoVaR模型的风险溢出测度研究
谢 福 座
（ 东商 学院金 融学 院 ，广东 广
广州
５ ３ ０ １ ２） ０
摘 要 ：本 文 根 据 Ｇ Ｃ Ｃ ｐ ｌ— ｏ Ｒ 模 型 ，对 亚 洲 三 大 股 票 市 场 指 数 问 的 风 险 溢 出 效 应 进 行 实 证 研 究 ，结 ＡＲ Ｈ． ｏ ｕａＣ Ｖａ 果 表 明 ：ＨＳ 和 Ｎ２ ５存 在 显 著 的 双 向 即 时 风 险 溢 出 效 应 ，而 在 滞 后 １期 ，只 存 在 显 著 的 从 Ｈ Ｉ Ｎ２ ５的单 向 风 险 Ｉ ２ Ｓ 到 ２
关 键 词 ：条 件 风 险 价 值 ；风 险 溢 出 强 度 ； 自 回 归 条 件 异 方 差 模 型 ；Ｃ ｐ ｌ 数 ｏ ｕａ函
Ａｂｔ ｃ：Ｕｓ ｇＧ Ｃ Ｃｏ ｕａＣ Ｖａ ｄｌｗｅ ｎ ｌｚ ｅｒ ｋｓｉｏ ｅ ｆ ｃ ｍｏ ｇｔｒｅｍａｏ ｏｋｍａｋ ｔ ｉ ｓ ａｔ ｒ ｉ ＡＲ Ｈ． ｐ ｌ． ｏ Ｒ ｍｏ ｅ， ａｙｅｔ ｓ ｌ ｖ ｒ ｆ ｔ ｎ ａ ｈ ｉ ｐｌ ｅ ｅ ａ ｎ ｅ ｊｒ ｔｃ ｒｅ ｈ ｓ ｓｎ
溢 出效应 ；ＨＳ 和 Ｓ Ｚ亦 存在 显著 的双 向即时 风险 溢 出效 应 ，但 在滞 后 １ 以上不存 在 风险溢 出效 应 ；Ｎ２ ５和 Ｓ Ｉ Ｈ 期 ２ ＨＺ 在 所有 滞后期均 不存 在风 险溢 出效应 ；以
强 于 Ｎ２ ５与 ＨＳ 间 的 风 险 溢 效 应 。 ２ Ｉ
ｏ ａ 代表 的平均 风 险溢 ｝ 强度 为 ４４ ＶＲ ｝ ； ．％，Ｓ Ｚ和 ＨＳ 间的风 险 溢 出效 应 Ｈ ］
纵 观 国 内外 研 究 的 现状 ，大 多 只 限 于 风 险 溢 出 效
投资组合信用风险的测度和优化_基于Copula理论
收稿日期:2010-03-25基金项目:国家自然科学基金项目(70861003);教育部人文社会科学一般项目(06J A 790025、09Y J A 790092);江西财经大学∀金融深化过程中信用风险的测度与控制#创新团队基金项目(江财科研字[2005]4号)投资组合信用风险的测度和优化∃∃∃基于Copula 理论吴恒煜1,李 冰2,严 武2(1.华南理工大学工商管理学院,广州510640;江西财经大学金融学院,南昌330013)摘要:使用四种copu l a(即G auss i an copu l a 、St udent %s t-copu l a 、grouped t-copu l a 和C l ayton n-copu l a )对投资组合信用风险进行度量,并在此基础上,利用线性规划方法优化投资组合。
研究结果比较发现,几种copu la 中t-copu l a 度量投资组合信用风险相依最合适,并给出了相应的最优资产配置。
关键词:投资组合;信用风险;Copu l a 函数;线性规划;条件风险值CV aR中图分类号:F832 33 文献标识码:A 文章编号:1001-8409(2010)12-0128-06M easure m ent and Opti m izati on of Credit R isk of the Portfolio∃∃∃Based on Copu la TheoryWU H eng yu 1,L I B i ng 2,YAN W u 2(1School of Busi ness A d m i nistration,Sou t h China University of T echno logy,Guangzhou 510640;2Schoo l of F inance ,J iangx i Universit y of F inance&Econo m ics ,N anchang 330013)Abstract :The articl e uses four copulas (.i e .Gaussi an copula ,Students 't-copula ,grouped t-copula and C layton n -copu l a)to measure cred it ri sk of t he portfolio and optm i i ze portfoliow ith t he li near progra mm i ng .The res u lt show s that t-copu l a is t he best to m eas ure ri sk dependence and provi des optm i al asset all ocati on .Key words :portfoli o ;cred it ri sk ;Copula function ;li near progra mm i ng ;Cond iti onalV alue-at-R i sk (CVaR)1 引言金融衍生工具的一项重要作用就是以创新的方式管理金融风险中最重要的风险∃∃∃信用风险。
基于Copula模型的外汇投资组合风险度量
作者： 谭雪
作者机构： 哈尔滨商业大学金融学院,哈尔滨150028
出版物刊名： 统计与决策
页码： 152-155页
年卷期： 2014年 第14期
主题词： 外汇投资组合;连接函数;风险价值;GARCH-t;混合连接函数
摘要：在我国国际储备资产构成中，绝大部分为外汇储备，其中约70％是美元资产。
如何通过外汇储备的投资组合来缓解美元贬值的汇率风险，以及在保持外汇储备安全性及流动性的基础上提高外汇储备的收益性异常重要。
选用GARCH-t模型和混合连接函数，对外汇资产的汇率风险进行了风险分析（a=0．025的风险投资分析），通过蒙特卡洛模拟，求得最后的投资组合是：45％的总投资金额对日元进行投资，55％的总投资金额对美元进行投资，可使投资组合的风险最小。
浅析基于Copula-VaR方法的期货合约组合保证金设定的实证研究
浅析基于Copula-VaR方法的期货合约组合保证金设定的实证研究【摘要】保证金水平的高低主要取决于合约的风险，而期货合约组合的风险又主要取决于单个合约的风险以及合约之间的风险相关性。
本文以黄大豆一号和黄大豆二号期货合约组合为研究对象，运用copula-var方法对其风险进行了测量，实证分析结果表明copula-var方法可以有效地计量期货组合的实际风险，并可用于对组合未来风险的预测。
【关键词】保证金；copula理论；var模型；garch模型一、引言我国目前采用的方法为静态保证金设置模式，这种设置模式有两个特点：一是保证金设定标准固定；二是在特殊情况下会有所调整，如持仓量变化、临近交割期、法定节假日等。
这种保证金设置模式的最大优点是操作方便，但缺点也很明显，不能根据市场行情的变化及时调整保证金的比率，容易造成资金的浪费或者无法覆盖全部的风险，这种保证金设置方式往往不能很好地与市场风险相匹配。
这种不匹配主要表现在以下两个方面：一是针对单份期货合约，期货交易所往往不能根据合约风险的变化及时调整保证金，这往往造成收取的保证金比例偏高，影响期货市场的流动性；二是针对期货交易者持有的期货合约组合，期货交易所在收取合约组合的保证金时，往往是将各个合约保证金进行简单地累加，并没有考虑期货合约之间可能存在的风险对冲。
本文将用copula-var方法测量期货组合的风险值，为期货交易所制定动态的保证金提供依据。
通过制定动态的保证金体系，在风险可控制的前提下，可以提高保证金的使用效率，增强期货市场的流动性，对促进我国期货市场的发展具有重要意义。
二、copula-var模型以包含两种资产的组合为例，假设分别表示两资产的收益率序列，copula-var模型计算原理（一）各资产边缘分布形式的确定利用copula函数计算资产间的相关结构时，需要首先确定各资产的边缘分布形式。
copula函数对各资产的边缘分布形式不加限制，且各资产之间的分布形式也可以不同。
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究摘要：金融业系统性风险溢出效应是金融市场中普遍存在的重要问题，对金融稳定和经济发展具有重要影响。
本研究以中国金融业为例，运用GARCH-Copula-CoVaR模型测度中国金融业系统性风险溢出效应，并分析其动态性质和影响因素。
研究结果表明，中国金融业存在显著的系统性风险溢出效应，而且该效应在不同时间段和各金融业子领域间呈现出不同的动态特征。
此外，金融市场的流动性风险和信用风险对系统性风险溢出产生了显著的影响。
1. 引言金融业系统性风险溢出效应是金融市场中的常见现象，指的是一个金融机构或市场的风险在整个金融系统中的传导和扩散过程中对其他金融机构或市场造成的影响。
该效应是金融危机的主要传播方式之一，对金融系统的稳定和经济的健康发展具有深远的影响。
因此，研究金融业系统性风险溢出效应对于了解金融体系的风险传染机制、采取相应的监管政策和风险管理措施具有重要意义。
2. 相关研究综述国内外学者对于金融业系统性风险溢出效应的研究已经取得了一定成果。
早期的研究主要基于相关统计量、事件研究和风险指标分析等方法，然而这些方法在度量多变量金融风险传染方面存在一定的局限性。
为此，学者们引入了Copula函数作为建模工具，用以捕捉金融风险传染的相关性。
并且，GARCH模型和CoVaR模型的结合能够更好地揭示金融业系统性风险溢出的内在本质。
3. 数据与方法本研究选取2005年到2019年期间的中国金融业数据，包括股票市场、债券市场和银行业。
首先，利用GARCH模型对各个金融市场的风险进行估计，并得到条件方差序列；然后，通过Copula函数对条件方差序列进行联合建模，得到相关性结构；最后，利用CoVaR模型计算金融业子领域之间系统性风险溢出的指标。
4. 研究结果通过对中国金融业系统性风险溢出效应的测度和分析，本研究得到以下主要结果：首先，中国金融业存在显著的系统性风险溢出效应，即一个子领域的系统性风险会传染给其他子领域；其次，不同时间段和不同金融业子领域之间存在着不同的动态特征，表明金融市场中的风险传导机制具有一定的时变性；再次，金融市场的流动性风险和信用风险对系统性风险溢出产生了显著的影响，流动性风险的传染效应要强于信用风险。
基于Copula-SV模型的金融投资组合风险探析
基于Copula-SV 模型的金融投资组合风险探析摘要：本文在研究Copula 函数和SV 模型的基础上，构建出正态的Copula-SV 模型，将这一模型应用于金融投资组合风险的分析过程中。
将Copula-SV 模型与Copula-GARCH 模型进行了对比，结果表明Copula-SV 模型在刻画组合风险VaR 方面具有一定的优势。
关键词：Copula 函数；金融投资；风险分析Copula 是一种将随机变量的联合分布和边缘分布连接起来的重要函数模型，在应用过程中可以构造出灵活实用的多元化分布模型，其中涉及到的边缘分布并不需要有相同的分布方式。
Copula 函数可以对不同随机变量的相依结构进行客观描述，利用单调增变换的方式是涉及到的随机变量进行分析。
Copula 函数的过程中，重要的优点是不必改变函数导出的相关性测度，在金融领域获得了良好的分析效果，被广泛地应用于金融投资风险分析中，成为风险管理和投资组合分析的重要理论工具。
传统的投资分析中，一般应用资产收益的方差和资产收益之间的协方差来表征风险的不确定性。
在金融时间序列表现出波动的过程中，一般利用数学建模的方式对二阶矩阵的时变特性进行分析，在建模的过程中常用的方法有两种，即自回归条件的异方差（ARCH ）模型和随机波动（SV ）模型，都是对时变方差进行描述，前者将信息波动视为条件方差，后者将波动特点与素以及变量相联系，因此SV 模型更加接近金融现实。
利用Copula 函数分析金融投资的组合风险，重点工作在于选择正确的Copula 函数和边缘分布，本文选择随机波动模型，对Copula-SV 进行了实证研究。
一、金融资产收益率的实际分布随机模型SV 充分考虑方差中的噪声过程，在实际分析中看而已人为噪声和收益之间存在独立性，即两者之间不会相互影响。
在考虑金融收益序列厚尾性的同时，可以采用如下的SV-t 模型：k t t 2/h t t ~e y t εε，-=T ...21t 0N ~-h h 2t t 1-t t ，，，），，（，）（=++=σηημφμ其中t ε服从t 分布函数，该函数的自由度参数为k 、方差为1、均值为0.）（k t ~I |2-k k 1-t t ε，），（20N ~h σμ。
基于混合Copula函数的行业指数投资组合风险度量
金融理论与实践
函数和 n 个边缘分布， 奠定了 Copula 理论的基础。 [3] Nelson 详细地介绍了 Copula 函数的相关理论， 并提 出了阿基米德族 Copula 函数的形式和相关理论。在 此基础上， Shih 和 Louis[4] 对二元 Copula 函数提出了 二阶极大似然估计方法， 并建立了估计的一致性和 [5] 正态性检验。Boyer 等 通过对相依关系研究， 发现 Copula 函数具有灵活度量随机变量间相依程度和相 依结构的功能。Klugman 和 Parsa[6]利用 Q-Q 图检验 二元 Copula 函数的拟合优度， 并验证其建模具有合 理性。在大量基础研究的铺垫下， Copula 函数的相 关理论得到日益完善， 为其在金融风险度量领域的 应用打下了坚实的基础。 国外学者把 Copula 函数引入金融风险度量建 模， 展开了大量的实证研究。例如， Embrechts 等[7]最 早将 Copula 函数应用于金融风险研究中， 为 Copula 函数在金融领域的应用奠定了基础； McNeil[8]系统地 研究了椭圆族 Copula 函数和阿基米德族 Copula 函数 在风险资产相关性分析方面的应用。此后， Copula 函数被用于金融研究中的更多领域， 例如股票市场 相关性分析、 黄金外汇相关性分析[9]、 商业银行风险 相关性分析、 国际原油价格相关性分析[10]、 具有随机 [11] 相关性的 CDO 定价 、 欧洲国家主权债务危机的相 [12] 关性 等。相比之下， 国内学者关于 Copula 模型的
基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析
基于 Copula-GARCH 模型的黄金、股票与债券投资组合风险分析曹培慎;武昭;张静【摘要】由于金融危机影响,国际金价强势攀升,黄金已经与股票、债券一样,成为一种非常重要的投资工具.因此,本文基于Copula函数和GARCH模型[1],先建立Copula-GARCH-t模型对黄金、股票以及债券的投资组合风险进行实证研究分析.结果表明,Copula-GARCH-t模型对数据描述较为准确,因而在刻画投资组合风险方面效果较好.再运用蒙特卡洛模拟法,在风险最小情况下,计算出三种资产的投资比例,并计算出资产组合的VaR.% For the influence of the financial crisis and the continuous rising of gold price, gold has been a very important investment tool together with stock and bond. This paper constructs a Copula-GARCH-t Model based on Copula functions and the GARCH model to make an empirical research on and analysis of the investment portfolio risk of gold, stock and bond. The results show that the Copula-GARCH-t model can make an accurate description of the data, comparatively speaking. Thus it has a good ability to depict the portfolio risk. What’s more, it supplies an investment ratio of the three assets in the case of the minimized risk.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】7页(P34-40)【关键词】Copula-GARCH模型;投资组合;蒙特卡洛模拟;风险分析【作者】曹培慎;武昭;张静【作者单位】陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062;陕西师范大学国际商学院,西安 710062【正文语种】中文【中图分类】F830.91自次贷危机以来，国际金融市场发生了巨大变化，这驱使人们更加重视金融风险的管理。
基于半参数Copula的金融资产组合风险VaR测度
基于半参数Copula的金融资产组合风险VaR测度高艺;王璐【摘要】准确测度风险值VaR对投资组合选择及金融风险控制等提供了重要参考标准.Copula函数广泛用于VaR的计算,但在边缘分布建模参数、非参数及半参数方法的使用中存在较强的主观性.为此,提出了一种混合参数和非参数的金融资产边缘分布的半参数Copula建模方法,能将边缘分布的参数、非参数及半参数方法有机结合起来,并利用分布函数误差平方和最小准则来选择最优的资产分布模型.通过实证分析将其应用于资产投资组合的VaR计算中,并通过稳健性检验等方法进一步验证了该方法的有效性.【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》【年(卷),期】2016(038)002【总页数】5页(P192-196)【关键词】半参数;Copula;投资组合风险;VaR【作者】高艺;王璐【作者单位】西南交通大学数学学院,四川成都610031;西南交通大学数学学院,四川成都610031;西南交通大学经济管理学院,四川成都610031【正文语种】中文【中图分类】F224在金融风险管理中，在险价值VaR(value at risk)已被广泛用于资产选择、风险控制和业绩评估等实务领域。
但要合理应用该指标，其前提是准确测度金融资产的VaR值。
历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡罗模拟法等作为VaR估计的传统方法[1]，目前已得到了广泛的应用和研究。
现代金融研究表明，金融资产收益率具有尖峰厚尾特征，正态分布会低估资产的实际损失程度[2]；传统的VaR计算中对金融资产线性相关关系的假设也不符合资产之间非线性、非对称的真实相关结构[3]。
目前Copula函数作为一种新的计算工具已广泛用于VaR的计算。
在Copula建模中，金融资产的边缘分布建模多采用GARCH模型来描述收益率序列的自相关、异方差及非对称等现象。
从现有研究成果来看，参数方法、非参数方法及半参数方法等都有广泛的应用。
参数方法是指引入正态分布、t分布等参数分布描述残差分布；非参数方法利用核密度函数或经验分布函数来描述标准化残差分布；半参数方法则结合上述两种方法的特点。
基于Copula_VaR的金融资产组合风险测度研究
５０
财 经 理 论 与 实 践 （双 月 刊 ）
２０１２ 年 第 ６ 期
第三步，产生ｎ 个随机向量Ｘ珡 ＝Ａ×ｚ珔；
第四步，ｙｉ＝Φ（ｘｉ），ｉ＝１，…，ｎ；则 （ｙ１，…，ｙｎ ）Ｔ 为此高斯连接函数的一个抽样向量；
第 五 步，ｋｉ ＝ Φ－１ （ｕｉ ），ｉ ＝ １，…，ｎ；则 （ｋ１，…，ｋｎ ）Ｔ 为由各风险资 产 的 收 益 率 组 成 一 个 抽 样 向 量 ；此 处 运 用 逆 正 态 分 布 函 数 ，是 因 为 边 际 分 布
（１）运用 ＣＭＬ 方法估计 Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｃｏｐｕｌａ及 多 元ｔ－Ｃｏｐｕｌａ函数的参数 ρ，首 先 将 初 始 的 Ｒ 数 据 的 每一列用经验分布函数
烄 ０，ｕ＜ｕ１ Ｆ（ｕ）＝烅Ｔｉ ，ｕｉ≤ｕ≤ｕｉ＋１
（８）
烆 １，ｕ≥ｕＴ 转化为均匀分 布，其 中，ｕ１ ＜ｕ２ ＜ … ＜ｕｉ＜ｕｉ＋１ ＜…ｕＴ ，｛ｕ１，ｕ２，…，ｕｉ，ｕｉ＋１，…，ｕＴ ｝是 Ｒ 的 数 据 集 合；再将逆高斯累加 分 布 函 数 作 用 于 这 些 均 匀 分 布
的数据组成的矩阵
熿ｓ１１ ｓ１２ ｓ２１ ｓ２２ Ｓ＝ ……
… ｓ１ｔ燄 … ｓ２ｔ
……
，得 到 新 数 据 矩 阵
燀ｓｎ１ ｓｎ２ … ｓ 燅 ｎｔ ｎ×ｔ
熿ｖ１１ ｖ２１ Ｖ＝ …
ｖ１２ ｖ２２ …
… ｖ１ｔ燄
… …
ｖ２ｔ …
，其 中ｖｉｊ ＝Φ－１（ｕｉｊ ）。
燀ｖｎ１ ｖｎ２ … ｖｎｔ燅 Φ（ｘ）是 标 准 正 态 分 布 函 数 ，最 后 求 这 个 数 据 矩
找和引进一 种 更 好 的 相 关 性 分 析 方 法 来 弥 补 ＶａＲ 方法统计假设的不 足，从 结 构 上 更 好 地 拟 合 金 融 资 产随机变量的联合分布。
基于Copula-GARCH-VaR模型的投资组合风险测度
赵崇新1 摘要：针对传统风险测度模型的不足，本文提出了 Copula-GARCH-VaR 模型。其中，Copula 是连接函数，用于描述投资组合中金融资产之间的相依结构；GARCH 是广义自回归条件异 方差模型，用于描述投资组合中金融资产的边际分布；VaR 是风险测度的指标，用于描述投 资组合的波动性风险的大小。在实证研究中，以上证指数与深成指构成的投资组合为研究对 象，通过比较 Copula-GARCH-VaR 模型与均值方差模型，以检验模型的精确性。 关键词：Copula；GARCH；VaR；风险测度
jmwyusun@.
1
2. Copula 函数理论
2.1 Copula 函数的定义 Copula 源于“coupling”，Copula 函数由 Sklar 于 1959 年首次引入并应用于统计学[3]，
是一种连接多维变量的联合分布与它们各自的一维边缘分布的函数，同时也可以描述随机变 量之间的相依结构，又称为连接函数或相依函数[4]。Copula 函数的本质是一个边缘分布到联 合分布的映射，具体定义如下：
ui [0,1]， i =1,2,⋅⋅⋅, n 。 根据上述定义，若 F1 (⋅), F2 (⋅),⋅⋅⋅, Fn (⋅)是连续的一元分布函数，令 ui Fi (xi ) ，则 C(u1 , u2 , ,un ) C (F1 (x1 ),F2 (x2 ), ,Fn (nx 是)) 一个边缘分布都服从均匀分布的多元分布
引言
传统风险测度模型，在单个金融时间序列的情形下，常常假设变量服从正态分布；在多 个金融时间序列的情形下，还常常假设变量之间是线性相关的。但是，金融时间序列是比较 复杂的，一般表现为尖峰厚尾、异方差、尾部相依等特性。随着计算机技术的不断发展，人 们对风险测度模型的精度要求越来越高。
基于Copula理论和GPD模型的金融市场风险测度研究
基于Copula理论和GPD模型的金融市场风险测度研究经济全球化和金融国际化导致了金融市场之间的联系越来越紧密，彼此之间的关系更加复杂。
2007-2009年的金融危机，一方面折射出对系统性风险和危机蔓延认知的重要性，另一方面也显示出缺乏完善的指标对之实施有效的测度和监控。
最近的欧债危机也产生了诸多问题，对全球经济带来了负面影响，同时也对金融市场风险管理提出了新的挑战。
本文首先概述了VaR的发展、方法和应用，比较和探讨了VaR不同方法的估计和评价。
进而运用极值理论方法(EVT)对分布尾部的行为特征进行了分析并提供了研究框架，重点研究了超出特定阈值的超额数服从广义帕累托分布(GPD)方法。
GPD 估计的似然函数可用超限值的极大化表示，将GPD应用到金融市场风险管理领域可以弥补VaR对极值事件关注的不足，有利于更精确地度量金融市场极端风险。
近年来，在现代金融分析中，相关性分析引起了越来越多的关注。
由于线性相关系数和条件相关关系都可能会产生误导，或难以揭示出相依性的潜在特性。
然后我们运用Copula函数的方法而非相关或条件相关来测度两金融市场间与时变化的相依性。
其中尾部相依函数是分析极值相依的常用方法，进而论证了尾部相关系数与缓慢变化函数共同刻画尾部相关性的联合生成函数法优于常用的上、下尾部相关系数。
通过构建了一系列的蒙特卡洛和自举测试方法来估计不同尾部指标的统计显著性。
鉴于目前文献研究主要集中在二元Copula模型，本文通过引入多元t Copula同时来描述多变量分布的整体结构和左尾任意高维度的相依性。
这非常适用于金融资产建模，即在正常情况下显示为适度相关，但在金融危机期间显现为左尾极值事件。
最后引入时变Gaussian Copula、Rotated Gumbel Copula和Symmetrized Joe-Clayton (SJC)，并简要总结了Copula函数在金融市场的应用。
此外，在非线性回归框架下，研究了动态Copula和波动模型（GARCH、SV）之间的联系。
基于Vine Copula的投资组合风险度量和相关结构研究
基于Vine Copula的投资组合风险度量和相关结构研究闫海波;李明明
【期刊名称】《赤峰学院学报:自然科学版》
【年(卷),期】2022(38)5
【摘要】本文选取了沪深300下六个行业指数,分别用C-Vine、D-Vine、R-Vine 进行相关结构建模。
研究发现:D-Vine结构对相关结构的拟合程度最好,在不断引入新行业指数后,可以明显地发现降低其结构的相关性。
然后对其投资组合进行风险性度量,VaR经常作为衡量风险的指标,但VaR不符合资产的一致性风险测度和无法捕捉尾部极端风险,故使用CVaR作为投资组合风险的指标。
综上,资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率。
【总页数】5页(P40-44)
【作者】闫海波;李明明
【作者单位】新疆财经大学统计与数据科学学院
【正文语种】中文
【中图分类】F830.59
【相关文献】
1.基于Copula-GARCH模型的投资组合日收益率的相关性的风险度量实证研究与应用
2.沪深股市的相关结构分析与投资组合风险度量--基于ARFIMA-GARCH-Copula模型
3.金砖国家股指期货市场的相关结构及谱风险度量\r——基于Vine-Copula模型的实证研究
4.基于动态R-Vine Copula的银行股指投资组合及风险度量研究
5.基于动态R-Vine Copula的银行股指投资组合及风险度量研究
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中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究
中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的探究摘要：近年来，全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生引起了对金融系统风险的深度探究。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的探究和分析。
探究结果表明，中国金融业存在明显的系统性风险溢出效应，且该效应在不同市场条件下存在差异。
本文的探究对于金融机构和监管部门有效识别和管理金融系统性风险具有一定的启示意义。
关键词：金融业，系统性风险，风险溢出效应，GARCH-Copula-CoVaR模型目录：1. 引言2. 中国金融业系统性风险的概述3. 理论框架与探究方法3.1 GARCH模型3.2 Copula模型3.3 CoVaR模型4. 模型实证分析4.1 数据描述与预处理4.2 GARCH模型的参数预估4.3 Copula模型的选择与参数预估4.4 CoVaR模型的计算与结果分析5. 结果与谈论5.1 中国金融业系统性风险的溢出效应5.2 不同市场条件下的系统性风险溢出效应6. 结论与启示7.随着全球金融危机和国内金融风险事件的频繁发生，对金融系统风险的探究变得更抓紧迫和重要。
作为系统性风险的重要表征，金融业系统性风险溢出效应的测度对于金融监管和风险管理具有重要意义。
本文基于GARCH-Copula-CoVaR模型，对中国金融业系统性风险溢出效应进行了全面的探究和分析。
起首，本文简要概述了中国金融业系统性风险的背景和梗概。
随着中国金融市场的快速进步和金融体系的日益复杂化，金融系统面临着越来越多的风险。
金融危机和金融风险事件的发生引起了对金融体系的关注和反思，需要进一步探究和分析金融业的系统性风险，并实行措施来有效管理和应对这些风险。
接下来，本文介绍了GARCH-Copula-CoVaR模型的理论框架和探究方法。
基于Copula的风险管理实证分析
内容摘要金融市场中风险无处不在，投资者为了获取投资收益的最大化，就要进行有效的风险管理，而管理的首要任务就是对金融风险进行度量。
作为一种有效的金融风险度量手段，风险价值法由于其概念简单易懂、计算方便的优点而获得了广泛的应用。
由于传统风险价值计算模型在假设方面存在与现实情况不符的缺陷，我们选用了更为有效合理的Copula-GARCH模型来计算组合的风险价值。
本文研究内容包括两部分，第一部分是理论知识，对Copula函数、边际分布函数和VaR的基本理论作了简单的介绍。
第二部分为实证分析，利用Eviews和Matlab软件对上证指数和深圳成指构建的资产组合做实证分析，选用GARCH（1，1）模型和t-GARCH(1,1)模型描述变量的边际分布，选用合适的Copula函数刻画资产间的相关结构，最后将两者结合计算投资组合的风险价值。
关键词：风险价值 Copula GARCH模型基于Copula的风险管理实证分析一、绪论（一）选题背景及意义国家间贸易往来越来越频繁，全球金融市场之间的联系更加的紧密，任何地区的金融波动都有可能迅速波及到其他地区金融市场，进而引起全球性的金融危机。
近年来盛行的金融创新活动，更是增加了市场波动的可能性，同时使得风险更加的隐蔽，金融风险的破坏力也大大提高。
面对波动剧烈的金融市场，要想获取最大化的收益，就必须进行有效的风险管理，而进行管理的第一步就是对金融风险进行度量。
过去学者们提出了各种风险度量方法，按照性质进行划分可以将其分为三大类：弹性法、波动性法和风险价值VaR法。
在这三种风险管理方法中，VaR法较为基本和实用。
VaR就是指给定置信水平下投资组合损失的最大值，此法能够用一个确定的数字对风险状况进行描述，且概念较易理解，因此得到了广泛的应用。
传统的VaR法假设单个资产变量服从正态分布，且资产变量之间都是用线性相关系数进行描述，但现实情况是，金融市场各资产收益率分布并不简单的服从正态分布，常常表现出“高峰厚尾”的性质，同时资产之间常常表现出非线性相关关系，在如此复杂的市场状况下，传统的金融计量模型由于假设过于偏离实际情况，在此假设下计算出的风险价值的准确性就有待商榷，因此迫切的需要一种能够准确的描述金融资产间相关性的模型。
基于Copula-GARCH模型国际股票市场组合风险度量
基于Copula-GARCH模型的国际股票市场组合风险度量摘要：由于金融收益序列的时变波动、偏斜、高峰、厚尾等分布特性，加上波动的集聚性和杠杆效应，在描述金融收益序列中通常使用garch族模型。
本文结合tgarch-t模型和copula方法，利用上证综指、深证成指、恒生指数以及标准普尔500指数对沪、深、港、美股票市场进行分析。
该模型能很好地捕捉资产间的非线性相关性，更符合现实市场。
利用其对市场估计的准确性，以建立更加准确且经济效益高的var风险管理。
关键词：copula；tgarch-t；var；蒙特卡洛模拟中图分类号：f830.9 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2012）02-0-02一、引言和理论综述在当今金融市场，投资组合、风险管理等一直都是人们关注的热点问题。
而金融危机和波动频繁出现，使得国内外更加紧步伐来寻找有效度量风险的方法。
实际上这些问题都离不开资产组合的联合分布、资产组合间的相关性分析。
copula是个很好的度量组合风险相关性的函数，它可以更加灵活地构造多元分布，并且捕捉到分布尾部的相关关系，可以更加准确地反映资产间的相关结构，提高模型预测的准确性。
1.copula理论概述copula理论的提出可以追溯到1959年，sklar[1]通过理论形式将多元分布与copula函数联系起来，通过copula函数和边缘分布可以构造多元分布函数，其中copula函数描述了变量间的相关结构。
copula函数实际上是一种将联合分布与它们各自的边缘分布连接在一起的函数，也叫连接函数。
copula技术不仅可以分析变量间的线性关系，而且也可以分析变量间的非线性关系，随着边缘分布建模理论的不断发展完善，以及计算机技术的迅猛发展，并应用到金融领域。
2.copula函数的选择、估计与检验常用的copula函数主要有三类[5]：正态copula函数，t-copula 函数，阿基米德copula函数。
基于Copula函数的资产组合动态风险模型
基于Copula函数的资产组合动态风险模型本文介绍《基于Copula函数的资产组合动态风险模型》的研究背景和意义，概括讨论研究目的和方法。
该研究旨在帮助投资者更准确地评估资产组合的风险，从而指导投资决策。
在投资领域，资产组合的风险管理是一个重要且复杂的问题。
传统的风险模型往往无法准确地捕捉到资产之间的关联性和非线性关系，导致风险估计不准确。
为了解决这一问题，本研究引入了Copula函数作为一种新的建模方法。
Copula函数是一种用于描述多变量分布的工具，其能够准确地刻画变量之间的依赖结构。
在资产组合的风险管理中，Copula函数可以用来建立资产之间的关系模型，并进一步进行风险度量和风险分析。
该研究的意义在于提供了一种新的方法和工具，可以更好地理解和量化资产之间的关系，从而提高风险管理和投资决策的准确度。
本研究的目的是基于Copula函数构建资产组合的动态风险模型。
具体而言，研究包括以下几个方面：收集和整理历史资产价格数据，包括不同类型的资产。
建立资产间的Copula函数关系模型，准确刻画它们的关联性和非线性关系。
结合资产组合配置策略，基于Copula函数进行动态风险度量和风险分析。
对研究结果进行验证和优化，确保模型的有效性和适用性。
通过以上方法，我们希望能够提供一种全面且准确的资产组合动态风险模型，为投资者提供更可靠的风险管理工具和决策支持。
本文将讨论资产组合风险的定义、测量和评估问题，并介绍传统的风险模型和方法的局限性。
在当前风险管理的背景下，为了更好地应对动态市场环境中的风险，提出了基于Copula函数的资产组合动态风险模型。
该模型将运用Copula函数作为一种灵活的方法，用于描述不同资产之间的相关性结构，从而更准确地测量和评估资产组合的风险。
与传统方法相比，Copula函数能更好地捕捉不同资产之间的非线性关系，并能更准确地反映市场风险的动态变化。
然而，需要注意的是，本模型的应用需要合理的数据样本和适当的参数估计方法，以确保结果的准确性和可靠性。
基于动态VaR模型和Copula函数的省级政府平台公司投资风险测度
基于动态VaR模型和Copula函数的省级政府平台公司投资风险测度胡亚明【摘要】The Provincial Government financing platform plays an important role in the process of urbanization,and its financing risk is getting more attention.Considering that the pro-j ect investment return changes with the market condition and other macro factors,this paper took proj ect investments as typical financial assets to measure their risks.For single investments,we built a dynamic VaR model combing SV-t model with the extreme value theory.Considering the nonlinear relationship between multiple financing proj ects,we built a new model combing Copula function with Monte Carlo simulation.The models we built in our paper can avoid the subj ectivi-ty existed in traditional models,and can measure the investment risk dynamically.%省级政府投融资平台公司在城镇化建设中发挥着重要作用，其投融资风险问题亦逐渐引起重视。
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1. GARCH 模型的ห้องสมุดไป่ตู้验
GARCH 模型的本质是滤波，其作用是去除时间序列条件异方差效应，本文的实证研究 结合对收盘价时间序列进行对数差分预处理的作用是使其平稳化和去除其自相关性。 因此 GARCH 模型的检验， 包括事前检验和事后检验[2]。 事前检验针对的是原时间序列， 事后检验针对的是残差时间序列。无论是事前检验还是事后检验，都要进行①正态性检验； ②平稳性检验；③自相关检验；④条件异方差（ARCH 效应）检验。
ui [0,1]， i =1,2,⋅⋅⋅, n 。
根据上述定义，若 F1 ( ⋅ ), F2 ( ⋅ ), ⋅⋅⋅ , Fn ( ⋅ ) 是连续的一元分布函数，令 ui Fi ( xi ) ，则
C ( u1 , u2 , , un ) C ( F ,F x 是一个边缘分布都服从均匀分布的多元分布 )) 1 (x 1 ), F 2 (x 2 ), n ( n
引言
传统风险测度模型，在单个金融时间序列的情形下，常常假设变量服从正态分布；在多 个金融时间序列的情形下，还常常假设变量之间是线性相关的。但是，金融时间序列是比较 复杂的，一般表现为尖峰厚尾、异方差、尾部相依等特性。随着计算机技术的不断发展，人 们对风险测度模型的精度要求越来越高。 因此，本文选用主流的 VaR 作为风险测度的指标，用 GARCH 模型捕捉金融时间序列 的尖峰厚尾、异方差特性，用 Copula 函数捕捉金融时间序列间的尾部相依特性。此外，在 运用 Copula 函数计算投资组合的 VaR 时，VaR 的解析式一般不容易求出，常常利用 Monte Carlo 模拟法来计算 VaR[1]。 下面重点介绍 GARCH 模型的检验， Copula 函数理论和 Copula-GARCH-Monte Carlo 模 拟的步骤。
函数[5]。 2.2 常用 Copula 函数 Copula 函数，从分布函数的类型可以分为椭圆 Copula（Elliptic Copula）函数和阿基 米德 Copula（Archimedean Copula）函数。 椭圆 Copula 函数可分为正态 Copula 函数(又称 Gaussian Copula 函数)和 t -Copula 函 数(又称 Student Copula 函数)。 阿基米德 Copula 函数可分为 Gumbel Copula 函数， Clayton Copula 函数和 Frank Copula 函数。具体定义如下： Gaussian Copula： C (u1 , u2 , , uN； ) ( (u1 ), (u2 ), , (uN )) （2.1）
基于 Copula-GARCH-VaR 模型的投资组合风险测度
赵崇新1 摘要：针对传统风险测度模型的不足，本文提出了 Copula-GARCH-VaR 模型。其中，Copula 是连接函数，用于描述投资组合中金融资产之间的相依结构；GARCH 是广义自回归条件异 方差模型，用于描述投资组合中金融资产的边际分布；VaR 是风险测度的指标，用于描述投 资组合的波动性风险的大小。 在实证研究中， 以上证指数与深成指构成的投资组合为研究对 象，通过比较 Copula-GARCH-VaR 模型与均值方差模型，以检验模型的精确性。 关键词：Copula；GARCH；VaR；风险测度 Portfolio Risk Measurement Based on the Copula-GARCH-VaR Model Abstract: Aiming at the disadvantage of tradictional risk measurement models, this paper proposes a Copula-GARCH-VaR model. Therein, Copula is a joint function, which is used to describe the dependence structure between financial assets in a portfolio; GARCH is a Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model, which is used to describe the marginal distributions of financial assets in a portfolio; VaR is an index of risk measurement, which is used to describe the size of volatility risk of a portfolio. In the empirical study, we takes the portfolio composed of Shanghai Composite Index and Shenzhen Component Index as an object of study, and compare the Copula-GARCH-VaR model with the Variance-Covariance-VaR model, so as to test the precision of the former. Keywords: Copula; GARCH; VaR; risk measurement
（1） 定义域： In [0,1]n ； （2） C (, , ) 有零基面（又称着地 grounded）且是 n 维递增的； （3） C (, , ) 的 边 缘 分 布 Ci ( ⋅ ) 满 足 ： Ci (ui ) C (1, ,1, ui ,1, ,1) ui 。 其 中
作者简介：
1 赵崇新 （ 1984－） ， 男， 广东江门人， 五邑大学管理科学与工程硕士研究生， 研究方向为金融工程， E-mail：
jmwyusun@. 1
2. Copula 函数理论
2.1 Copula 函数的定义 Copula 源于“coupling” ，Copula 函数由 Sklar 于 1959 年首次引入并应用于统计学[3]， 是一种连接多维变量的联合分布与它们各自的一维边缘分布的函数， 同时也可以描述随机变 [4] 量之间的相依结构，又称为连接函数或相依函数 。Copula 函数的本质是一个边缘分布到联 合分布的映射，具体定义如下： 若一个多元函数 C (, , ) 满足以下条件，则它是一个 n 元 Copula 函数：