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基于Vine--Copula函数的寿险公司投资风险度量的研究的开题报告
一、选题背景及研究意义
目前，在金融市场上，寿险公司是一类重要的投资者，其资产规模和投资业务规模都很大，因此，寿险公司的投资风险是需要关注的。传统的金融风险度量方法基于常规的统计学分析或抽样方法，往往存在局限性，难以准确地刻画多维金融风险信息之间的关联性。而基于Copula理论的方法可以更准确的捕捉多维金融风险因素之间的关联性，因此被广泛应用于金融风险管理领域中。本研究旨在基于Vine-Copula函数来研究寿险公司的投资风险，提供更加准确且实用的投资风险度量工具，以更好的帮助寿险公司进行风险管理。
二、研究内容
（1）对寿险公司的投资风险进行综述，详细介绍其影响因素及影响机制。
（2）深入探讨Copula理论及Vine-Copula函数的理论基础和具体应用。
（3）通过实证研究，利用Vine-Copula函数来度量寿险公司投资风险，重点研究投资组合中的多元金融风险因素之间的关系及其对整个风险的贡献。
（4）对比传统的风险度量方法和Vine-Copula函数所得到的结果，评估其相对优缺点，并提出相应的应用建议。
三、研究目标
（1）了解寿险公司投资风险的影响因素、影响机制和现状。
（2）深入理解Copula理论及其应用范围，掌握Vine-Copula函数的理论基础及其在金融风险度量领域的应用方法。
（3）利用Vine-Copula函数对寿险公司投资风险进行度量，量化多元金融风险因素之间的关联性及其对整个组合风险的影响程度。
（4）评估Vine-Copula函数在投资风险度量中的相对优劣，提出建议并为寿险公司提供更加准确和实用的风险度量工具。
四、拟采用的研究方法
本研究采用文献综述和实证研究相结合的方法。文献综述主要研究寿险公司投资风险的现状及影响因素，Copula理论及其应用范围，Vine-Copula函数的理论基础及其在金融风险度量领域的应用方法。实证研究主要使用Vine-Copula函数对寿险公司投资组合中的多元金融风险因素进行度量，并评估Vine-Copula函数在投资风险度量领域的效果及其相对优劣。
五、可能存在的问题及解决措施
（1）数据的选取问题：寿险公司的投资风险受多种因素影响，因此需要选取全面、准确的数据来进行实证研究。
解决措施：选择较为权威的数据来源，并进行多样化和全面的数据收集，确保数据的准确性和可靠性。
（2）Vine-Copula函数的参数估计问题：Vine-Copula函数需要对参数进行估计，然而参数的估计难度较大，可能会对实证结果产生影响。
解决措施：掌握Vine-Copula函数的参数估计方法，优化参数估计过程，确保实证结果的准确性和有效性。
六、预期结果
本研究预期通过对寿险公司投资风险的研究，探讨Copula理论及Vine-Copula函数在投资风险度量中的应用，并量化多元金融风险因素之间的关联性及其对整个组合风险的影响。通过比较Vine-Copula函数和传统的风险度量方法，可以评估Vine-Copula函数在投资风险度量中的相对优劣，并为寿险公司提供更加准确和实用的风险度量工具。