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基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术的任务书
1.引言
金融风险管理是金融业中的重要领域之一，在全球金融危机的影响下，金融机构对于风险管理的需求更加迫切。风险度量是金融风险管理过程中的重要环节之一，而作为金融风险度量的重要手段之一之一，VaR（Value-at-Risk）方法因其简单、有效、直观等特点被广泛应用。
而对于金融市场中的系统性风险而言，单一的VaR方法已经不再适用，需要引入CoVaR（ConditionalValue-at-Risk）方法，即条件风险价值方法，来考虑市场中的系统性风险。
在CoVaR方法中，△CoVaR度量技术正是计算CoVaR的重要手段之一。
本文旨在深入研究基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术，并探讨其在金融风险管理中的应用。
2.概述
2.1CoVaR方法
CoVaR方法是一种通过考虑金融市场中的系统性风险来进行风险度量的方法，即所谓“条件风险价值”。该方法基于一定时间段内不同金融机构间的风险联系，通过对一个机构在另一个机构处所产生的敏感性进行衡量，来计算整个市场风险的变化。
CoVaR方法的核心思想是在某一个风险水平下，评估一个金融机构对于市场中系统性风险的敏感程度，这个敏感程度的衡量是通过另一个机构的风险暴露程度来进行的。因此，CoVaR是由两个风险评估结果组成的，一个是机构自身的风险VaR，另一个则是其中一个机构的VaR变化对另一个机构的VaR变化所造成的影响。
2.2△CoVaR
而在CoVaR方法中，△CoVaR技术被广泛应用，它是指在一个给定的风险水平下，当一个经济体的VaR值出现变化后，对另一个经济体VaR值的变化所造成的影响。换句话说，△CoVaR技术是通过计算一个系统性风险的度量值，来确定在不同市场风险水平下，一个金融机构的风险暴露程度。
在计算△CoVaR时，常用的方法是在时间序列上使用t-Copula方法来刻画市场中不同金融机构间的风险联系，再结合每个经济体的VaR值来计算一个系统性风险的度量值，从而确定一个金融机构在不同市场风险水平下的风险暴露程度。
3.研究方法
3.1Copula理论
Copula理论是实现△CoVaR技术的基础，它是一种旨在建立多维随机变量之间依赖关系的数理模型。常用的Copula模型包括GaussianCopula、t-Copula和GumbelCopula等等。
在基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术中，采用了t-Copula模型。由于金融市场中的风险联系具有时变性和异方差性，因此使用t-Copula模型可以更好地刻画不同金融机构之间的风险联系。
3.2数据准备
为了研究基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术，需要准备相应的金融数据。这些数据包括各个金融机构的交易数据、意外事件首尾收益率数据以及相关的金融市场风险数据。
在这些数据准备完成后，需要进行数据清洗和处理，以规避潜在的数据缺失和异常值。
3.3模型构建
基于准备好的数据，需要进行模型构建，该模型包括两个部分：两个金融机构的VaR计算模型和基于时变参数t-Copula的风险联系模型。
3.3.1VaR计算模型
在VaR计算模型中，需要使用适当的方法计算出每个机构在给定的时间段内的VaR值。这些方法可以包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法以及参数化模型等方法。
3.3.2基于时变参数t-Copula的风险联系模型
基于时变参数t-Copula的风险联系模型是指将t-Copula模型和GARCH模型结合起来，以刻画金融市场中的时变性和异方差性。
在这个模型中，首先使用GARCH模型对金融市场中的风险进行建模。随后，使用t-Copula模型刻画金融市场中不同金融机构之间的风险联系。最后，利用估计好的模型参数来计算△CoVaR值。
4.应用实例
本文将使用基于时变参数Copula的△CoVaR度量技术来分析两种不同投资组合的风险暴露程度。分别为股票投资和货币市场基金投资。
4.1数据准备
为了计算股票投资和货币市场基金投资的△CoVaR值，我们将收集民生银行和交通银行的股票投资和货币市场基金投资的历史数据。同时还需要收集金融市场风险数据和突发事件首尾收益率数据。
4.2模型构建
4.2.1VaR计算模型
在VaR计算模型中，我们将使用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法来计算民生银行和交通银行的历史VaR值。
4.2.2基于时变参数t-Copula的风险联系模型
在基于时变参数t-Copula的风险联系模型中，我们将结合GARCH模型和t-Copula模型进行模型构建，以估计民生银行和交通银行之间的风险联系。最后，利用估计好的模型参数来计算△CoVaR值。
4.3结果分析
通过计算得出的结果可以发现，股票投资组合与货币市场基金投资组合的△CoVaR值差异较大。在95%的置信