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基于半参数Copula的金融市场风险VaR测度研究的中期报告
1.研究背景与意义
金融市场风险是一个不可避免的问题，各种金融风险也成为了高风险投资的主要障碍。在风险控制中，VaR（ValueatRisk）是一种常用的风险测度方法，通过测度资产组合在一定置信水平下的最大亏损额度来进行风险管理。
然而，传统的VaR测度方法存在缺陷，如难以处理不同风险之间的相关性和尾部风险，因此不能很好地反映金融市场的实际情况。随着Copula理论的发展，将传统的VaR测度方法与Copula理论相结合可以解决上述问题，提高VaR的精度和有效性。
本研究旨在采用基于半参数Copula的VaR测度方法，构建VaR模型，进一步探究该方法在金融市场风险测度方面的应用和优越性。
2.研究方法
2.1数据处理
本研究选取沪深300指数和中证500指数的收益率为样本数据，涵盖了A股市场相对较为广泛的投资组合。对数据进行处理，包括去除异常值和缺失值、计算收益率和日对数收益率等。
2.2半参数Copula模型构建
本研究选取三种半参数Copula模型，分别是ClaytonCopula、GumbelCopula和FrankCopula。建立三种Copula模型的步骤如下：
1）分别对两组数据进行拟合，得到其分布函数；
2）对分布函数进行正态化处理；
3）选择各自的Copula函数，并使用最大似然法，对模型参数进行估计；
4）计算VaR值。
2.3VaR测度
本研究采用对数收益率作为变量，利用各种Copula模型构建联合分布，并采用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法等方法，计算不同置信水平下的VaR值。
3.预期结果与意义
本研究预期结果如下：
1）对于A股市场的风险VaR测度，基于半参数Copula的方法相较于传统的VaR方法，能够更好地反映风险间的相关性和尾部风险，提高VaR的精度和有效性；
2）三种半参数Copula模型的效果相对较好，但在不同置信水平下，模型误差可能存在差异，进一步探究三种模型的差异和优缺点具有重要意义。
研究结果的意义在于，为投资者提供更加精准的风险测度，帮助投资者更好地理解风险，做出更明智的投资决策。同时，本研究的结果也可为未来研究提供参考和借鉴。