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基于Copula理论的股票投资组合VaR风险度量研究的开题报告
一、选题背景
随着金融市场的飞速发展，在投资过程中，风险是无法避免的，特别是股票投资，其风险更为显著。为了控制投资风险，许多投资者常常采用VaR（ValueatRisk）方法来衡量投资组合的风险水平。这种方法通过对不同投资资产的风险水平进行量化，以了解投资组合在理论上的最大损失，从而更好地控制投资风险。
然而，传统的VaR计算方法常常考虑单个资产的风险大小，而不充分考虑各种资产之间的相关性。然而，各种资产之间的风险相关性很强，它们之间的相关性是衡量投资组合风险的一个重要因素。因此，为了更准确地评估投资组合的风险，必须考虑资产之间的相关性，而Copula理论就是可以用来描述多元变量之间相关性的一种方法。
二、研究目的
本研究旨在研究基于Copula理论的股票投资组合VaR风险度量方法。具体包括以下目标：
1.探索Copula在投资组合风险度量中的应用；
2.研究Copula理论能够如何应用于计算投资组合VaR，并考虑在此过程中考虑多元变量之间的相关性；
3.将所提出的方法应用于某几只股票构成的投资组合，并与传统的VaR风险度量方法进行比较，分析哪种方法更加准确。
三、研究内容
（1）Copula理论简介及其特点
本部分主要介绍Copula理论的基本概念、性质和发展历程，说明Copula与相关性之间的关系，以及Copula与传统的VaR计算方法的优劣比较。
（2）基于Copula的投资组合VaR风险度量方法
本部分旨在介绍如何利用Copula理论构建投资组合VaR风险度量模型，包括从资产收益率数据中计算Copula的过程以及最终VaR风险度量的计算方法。
（3）实证研究
本部分将选取某几只股票构成一个实际投资组合，分别运用传统VaR计算方法和基于Copula理论的VaR风险度量方法，以比较两种方法的优劣性，并通过实证分析来探讨Copula理论在VaR风险度量中的实际应用情况。
四、研究意义
本研究主要有以下意义：
1.通过探讨Copula在投资组合风险度量中的应用，丰富了股票投资组合风险评估的研究内容，为投资者的投资决策提供更完善的数据支撑；
2.研究基于Copula的投资组合VaR风险度量方法，弥补了传统VaR计算方法中忽略了风险相关性的不足，提高了投资组合风险度量的准确性；
3.实证分析验证了Copula理论在VaR风险度量中的实际应用效果，具有一定的指导意义。