基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术的开题报告.docx

基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术的开题报告
一、研究背景
金融市场中，风险传染（Contagion）的问题一直都是一个研究热点，尤其是在2008年全球金融危机的影响下，风险传染的问题更是引起了广泛关注。为了减少风险传染的影响，需要对金融市场的风险进行度量和控制。而回归值风险价值（CVaR）则是目前应用最为广泛的一种风险度量方法。
然而，传统的CVaR方法只关注了各个风险因素的单独风险，而没有考虑它们之间的相互关系。因此，为了更准确地度量不同风险之间的相互关系，需要引入Copula函数。与传统风险度量方法不同的是，Copula函数刻画的是不同风险之间的相关性关系，而不是单独的风险值。
但是，由于金融市场的风险是动态变化的，因此需要考虑时变参数Copula方法。时变参数Copula方法能够更准确地刻画不同风险之间的相关性变化，能够更好地解释风险传染问题。
二、研究目的
本研究旨在探究基于时变参数Copula函数的△CoVaR度量技术，对金融市场的风险传染问题进行更加准确的度量和控制。
具体研究目的如下：
1.了解Copula函数及其在金融风险度量中的应用；
2.了解基于Copula函数的△CoVaR理论和方法；
3.探究时变参数Copula方法在△CoVaR度量中的应用；
4.构建时变参数Copula模型，并以实证数据为例进行模型分析和检验；
5.对结果进行分析，提出相应的对策措施和建议。
三、研究方法
本研究主要采用以下方法：
1.文献调研法：通过查阅相关文献，了解Copula函数及其在金融风险度量中的应用，了解基于Copula函数的△CoVaR理论和方法，以及时变参数Copula方法在△CoVaR度量中的应用。
2.模型构建法：根据文献调研结果，构建基于时变参数Copula的△CoVaR模型，并以实证数据为例进行模型分析和检验。
3.统计分析法：通过统计分析实证数据，对模型进行评估和优化，并提出相应的对策措施和建议。
四、预期成果
本研究预期达到以下成果：
1.深入理解Copula函数及其在金融风险度量中的应用；
2.深入理解基于Copula函数的△CoVaR理论和方法；
3.掌握时变参数Copula方法在△CoVaR度量中的应用；
4.构建基于时变参数Copula的△CoVaR模型，并以实证数据为例进行模型分析和检验；
5.对结果进行分析，提出相应的对策措施和建议。