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Copula方法在投资组合风险度量的应用研究的中期报告
本研究旨在探讨Copula方法在投资组合风险度量中的应用，以评估不同资产组合的风险水平。该研究的中期报告旨在介绍研究设计和数据处理方法，并说明目前的进展和发现。
研究设计
本研究采用Copula方法来评估投资组合的风险水平。具体而言，我们计划使用三种不同类型的Copula函数（Gumbel、Clayton和Frank）来建立模型。这些函数将用来估计资产之间的相关性，并将结果与传统的线性相关系数方法进行比较。我们还将使用VaR(ValueatRisk)和ExpectedShortfall(ES)等指标来评估投资组合的风险水平。
数据处理
我们使用历史数据来计算资产的收益率。为了确保分析结果的可靠性，我们将使用不同类型的资产，包括股票、债券、商品和外汇等。通过计算资产的收益率，可以计算出各个资产之间的协方差矩阵，从而得到它们之间的相关性。
目前的进展和发现
我们已经完成了资产收益率的计算和协方差矩阵的构建。通过对数据的初步分析，我们发现不同类型的资产之间的相关性存在差异。例如，在股票和债券之间，ClaytonCopula方法显示出了较强的相关性，而GumbelCopula方法则显示出了较弱的相关性。
我们还发现，使用Copula方法可以更准确地测量投资组合的风险水平。与传统的线性相关系数方法相比，Copula方法能够更好地捕捉资产之间的非线性和尾部风险。
未来的工作
在接下来的研究中，我们将进一步分析Copula方法的表现，包括不同类型的Copula函数的比较、不同种类的资产组合的风险度量和不同的风险度量指标的比较。我们还将对结果进行进一步的验证和测试，以确保其准确性和有效性。