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內容簡介: |
《金融市场相依性建模与风险测度研究:基于GARCH-EVT-Vine Copula模型》以理论综述、模型构建与实证检验相结合的分析框架展开研究,以金融投资组合理论为基础,在极值理论、Copula和Vine Copula理论、金融时间序列理论的指导下,借助R软件和Matlab等计算机软件工具构建GARCH-EVT-Vine Copula模型。采用理论与实证分析相结合、定量与定性分析相结合的研究方法,在理论分析的基础上,针对金融市场风险管理的热点和难点进行实证研究,重点考察该模型在金融市场相依性建模和高维投资组合在险价值预测方面的表现。
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內容試閱:
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随着世界经济一体化的迅速推进和金融创新的不断发展,金融市场间呈现出日益复杂的相依关系。如何准确描述金融市场间的相依结构是金融风险管理中需要解决的首要问题,为了提高金融决策的科学性和准确性,深入地研究分析金融市场间的相依结构以及在此基础上进行风险度量具有重要的理论和现实意义。
Vine Copula模型基于条件Copula函数和藤式(Vine)图形建模工具可将多元金融变量的边缘分布函数连接成联合分布函数,为金融市场间的相依性研究提供了强大的分析工具。由于它构建联合分布函数时可将金融变量的边缘分布函数与相依结构分开建模,且可根据变量间的具体的相依关系选取最优的二元Copula函数,因此比传统的多元Copula模型更具优势。Vine Copula模型不但能够度量金融变量间的相依程度,还能够确定变量间的相依结构,对于刻画金融市场间所表现出的非对称性、非线性以及尾部相依的特征具有极强的灵活性和有效性。
本书从金融市场间相依性建模和风险度量研究的相关理论与建模方法出发,系统地总结分析了当前相关文献存在的问题,在此基础上对以下方面进行了研究:
首先基于极值理论、相依性概念和Copula理论,对相依性概念与相依性测度指标进行介绍,并按照度量范围将相依性测度指标分类为整体相依性测度指标和局部相依性测度指标;并在Copula理论的基础上,重点讨论几种常用的二元Copula函数及其在相依性分析上的优势和特点。
然后在Vine Copula理论的基础上联合GARCH模型和极值理论(EVT)构建了GARCH-EVT-Vine Copula模型。模型构建关键步骤主要分为两部分:第一部分采用基于AR-GJR-GARCH模型和EVT模型的半参数法建立了边缘分布模型;第二部分利用Vine Copula模型对边缘分布进行相依性建模。该模型利用极值理论对经验分布的尾部区域建立了参数化模型,在刻画收益率序列的尖峰、厚尾等特征上具有明显的优势,所拟合的边缘分布更加精确,因而有助于建立更加准确的相依结构模型。
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