检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]电子科技大学经济与管理学院 [2]西英格兰大学布里斯托商学院
出 处:《数量经济技术经济研究》2013年第1期88-102,共15页Journal of Quantitative & Technological Economics
基 金:四川省国际科技合作项目(2008HH0014)资助
摘 要:为准确地度量包含有多项金融资产的组合的风险,本文提出使用一种新的高维Copula构建方法——正则藤Copula(Canonical Vine Copula),来对多资产间的非线性相关结构进行建模,该函数呈现以一系列成对Copula函数作为节点的"藤"的层叠结构。本文基于上海、香港和台湾三个股票市场对构建该高维Copula函数时各个节点上成对Copula函数类型的选取进行了讨论,并证实了正则藤Copula函数相比传统的多元Copula函数能够更灵活地描述各市场间尾部相关性的复杂形式。样本外风险预测绩效分析和模拟研究均表明,使用正则藤Copula函数确实能够更为稳健和准确地预测组合VaR。In order to accurately measure the risk of portfolios with multiple assets, this paper introduces Canonical Vine Copula, which is constructed hierarchically using a cascade of pair-copulas, to model multivariate non-linear dependence structure. Based on Shanghai, Hong Kong and Taiwan stock markets, this paper discusses a proper way to choose pair-copula functions in the hierarchical construction, and verifies statistically that Canonical Vine Copula could describes the complex patterns of cross-asset dependence in tails more flexibly than traditional multivariate copula functions. Furthermore, the out-of-sample performance of risk forecasts and simulation analysis indicate that, we can obtain more robust and accurate VaR forecasts by using Canonical Vine Copula.
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