【摘 要】
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近年来爆发的世界金融危机,使得人们对金融风险格外关注,对现行的金融风险度量模型进行改进也成了国内外学者研究的热点问题.本研究正是通过引入极值理论和Copula函数对传统
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近年来爆发的世界金融危机,使得人们对金融风险格外关注,对现行的金融风险度量模型进行改进也成了国内外学者研究的热点问题.本研究正是通过引入极值理论和Copula函数对传统的金融市场风险度量方法进行改进.文章从介绍VaR方法及其优缺点开始,针对VaR方法的不足之处,引入具有一致性特征的CVaR作为风险值的补充.然后将Copula函数引入到计算投资组合的VaR和CVaR中来,使得各市场因子不再束缚于传统多元分布的假设,从而资产收益率的边际分布可以灵活构造.通常来讲,危机产生往往由于人们忽略或者无法精确测量市场因子的尾部特征,据此,本文引入极值理论来刻画单个资产收益率的尾部特征,建立了TARCH-EVT边际分布模型.在实证部分,文章选取了一只中国开放式基金对其风险进行了实证研究,同时也对测量结果进行回溯测试,选取最优模型后,建立均值-CVaR优化模型对该基金的十大重仓股进行投资组合的优化,最后结果表明：TARCH-EVT模型比单一的GARCH模型对资产收益率尾部特征的描述更加细致；用Copula方法度量投资组合风险时,选择资产收益率边际分布函数的重要性要大于连接函数的选择；用TARCH-EVT-Copula模型模拟得到的投资组合损益序列来进行投资比例的优化,可以使投资组合的风险值明显降低.这也正说明了该模型可以帮助对风险管理者进行有效地风险规避.
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