基于Copula的风险价值非参数估计研究-概率论与数理统计专业论文.docxVIP

重庆大学硕士学位论文中文摘要 重庆大学硕士学位论文 中文摘要 I I 摘 要 随着经济全球化程度的不断深入，金融市场之间的关系越来越紧密，影响 重大的金融危机事件频频发生，这些都对风险管理者提出了挑战，需要选择更 加合适的风险模型来研究这些情况。在传统的金融风险度量模型中，基本都是 基于正态分布，然后运用方差一协方差法来求解资产组合的风险价值。虽然传 统方法具有运算简单的优点，但在实际应用中，由于资产的价格分布呈现“尖 峰厚尾性”和“极端性”不符合正态分布的假设。同时，传统的相关系数矩阵 不能描述资产组合中几项资产价格之间的非线性关系。因此，需要拓展新的风 险价值度量方法来更好进行资产组合的风险管理。 为了更好地度量风险价值，很多学者将 Copula 函数引入了风险价值的研究 当中。Copula 函数不仅可以捕捉到变量间非线性、非对称的相关关系，而且很容 易地捕捉到变量间尾部的相关关系。这使得 Copula 函数越来越受到风险管理者的 欢迎。另外在传统的风险价值度量的方法需要做一定的模型假设如正态分布等， 但这些模型都无法准确地描述资产的收益分布。而非参数估计因为不受模型的约 束，可以更好地拟合数据本身的特征，它的应用也越来越多。 论文主要研究了非参数估计和 Copula 函数相结合的方法去研究风险价值的 度量问题。论文首先对 VaR 理论，Copula 理论和非参数估计理论的研究现状进 行了综述，并分析了 VaR 理论、Copula 理论、非参数估计理论的基本概念与基 本思想以及相应的计算方法。针对资产组合风险价值度量中对资产组合边缘分 布模型假定的不足提出了用非参数核密度估计的方法估计资产组合的边缘分布 的方法，然后通过计算基于 Copula 函数的蒙特卡罗模拟的方法得到的模拟值与 真实值之间的距离比较来选择最优 Copula，并用最优 Copula 函数来描述资产组 合之间的相关性，从而通过蒙特卡罗模拟进行资产组合之间的 VaR 度量。最后 通过对中国证券市场的实证研究以及事后检验可以证明所研究方法的可行性、 有效性。 关键词：风险价值，Copula 函数，核密度估计，蒙特卡罗模拟 重庆大学硕士学位论文英文摘要 重庆大学硕士学位论文 英文摘要 II II ABSTRACT With the constant deepening of economic globalization, financial markets relationship becomes close. Many financial crises occurred frequently recently. It is challenge for risk managers, so they need to select more suitable risk model to study these situation. In the traditional financial risk measurement model, the basic method is based on normal distribution, and then the variance-covariance method used to solve the portfolio value at risk. Although the traditional method has the advantages of simple operation, but in fact the distribution of assets price presented a fat tail and extreme does not meet assumptions of normal distribution. Meanwhile, the traditional correlation coefficient matrix can not describe the non-linear relationship between asset prices from the portfolio assets. Therefore, we need to develop new methods to measure the risk at value of an asset portfolio at risk management. In order to measure value at risk, many scholars introduce the Copula function to the study of value at risk. Copula functions can