证券市场风险度量—时变Copula和极值Copula的应用研究

论文摘要

金融市场风险是日常金融活动中最常遇到的风险。在险价值(VaR)已经成为市场风险的一种标准度量方法,但是VaR不是一致性风险度量方法,其自身在某些情况下并不满足次可加性条件。而预期不足(ES)是一种一致性风险度量方法,可以作为VaR方法的一个有效的补充。金融资产间的相依性度量是人们进行风险管理时的另一个重要问题。线性相关性的许多假设和统计缺陷,使多个金融资产间相依性度量遇到了难题。将Copula函数应用于金融领域有效地解决了这个难题,使金融资产间的相依性研究进入了一个新的阶段。本文通过借鉴国外相关领域中的研究方法,首先以上海和香港证券市场股票指数的收益率为实证数据,分别给出了两个市场的在险价值(VaR)和预期不足(ES),对比两种风险度量指标的差别。然后应用五种不同Copula函数研究上海和香港证券市场股票指数的收益率联合分布,建立时变相依性Copula模型和不同市场联合极端情形下极值Copula模型。通过Monte Carlo模拟方法,计算投资组合的在险价值(VaR)和预期不足(ES),对股票市场风险度量进行了深入的研究,这将对Copula函数未来在中国金融市场各个领域的应用有着积极的探索性意义。

论文目录

• 内容提要
• 前言
• 1. 选题背景和意义
• 2. 研究内容
• 3. 论文结构
• 4. 论文创新
• 第1章 金融市场风险与风险管理
• 1.1 金融风险管理
• 1.2 金融风险管理发展回顾
• 1.3 金融风险的分类
• 1.4 金融市场风险度量技术
• 第2章 金融风险管理文献综述
• 2.1 金融风险管理一般文献综述
• 2.2 Copula 函数研究风险管理的文献综述
• 2.3 极值理论研究风险管理的文献综述
• 第3章 基于在险价值和预期不足的市场风险度量
• 3.1 市场风险度量的在险价值（VaR）方法
• 3.2 市场风险度量的预期不足（ES）方法
• 3.3 基于在险价值（VaR）和预期不足（ES）的市场风险度量的实证研究
• 第4章 Copula 函数市场风险度量的实证研究
• 4.1 Copula 函数
• 4.2 相依性度量
• 4.3 沪港股市Copula 模型的风险度量
• 4.4 本章小结
• 第5章 时变Copula（TVC）市场风险度量的实证研究
• 5.1 时变Copula 问题的提出
• 5.2 时变参数Copula 函数
• 5.3 时变参数Copula 函数的估计
• 5.4 时变Copula 模拟风险度量结果
• 5.5 本章小结
• 第6章 极值Copula（EVC）市场风险度量的实证研究
• 6.1 一元极值理论
• 6.2 多元极值理论Copula 模型（EVC）
• 6.3 GPD-EVC 模型的市场风险度量实证
• 6.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻博期间发表的学术论文及其他成果
• 致谢
• 中文摘要
• Abstract