预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于时变因子Copula的系统性风险度量 基于时变因子Copula的系统性风险度量 摘要: 随着金融市场的不断发展,金融风险的量化和管理变得越来越重要。系统性风险作为金融风险的核心内容,其度量和管理对于金融机构和投资者来说至关重要。本文基于时变因子Copula模型,探讨了系统性风险的度量方法,并应用实证研究验证了该方法的有效性。 1.引言 系统性风险指的是一种不可消除或者难以消除的风险,其波及整个金融市场或者整个经济系统。度量系统性风险可以帮助金融机构和投资者识别和管理风险,从而实现风险的有效控制和管理。Copula模型作为金融风险度量的常用方法之一,可以很好地应对非线性和尾部风险问题。然而,传统的Copula模型存在不能有效刻画时变性和因子相关性的问题。因此,引入时变因子Copula模型来度量系统性风险具有一定的理论意义和实践价值。 2.时变因子Copula模型 时变因子Copula模型是在传统的Copula模型基础上进行拓展,引入了时变性和因子相关性的考虑。传统的Copula模型假设相关性是恒定不变的,然而,在实际金融市场中,相关性是随着时间变化和经济因子的变动而变化的。时变因子Copula模型通过引入随时间变化的因子来刻画相关性的变化情况,从而更加准确地度量系统性风险。 3.系统性风险度量方法 基于时变因子Copula模型的系统性风险度量方法主要包括以下几个步骤: 第一步,收集和整理相关的金融数据,包括股票收益率、市场因子、经济因子等。 第二步,构建时变因子Copula模型,通过建立因子之间的相关性来刻画系统性风险。可以选取合适的Copula函数来刻画不同因子之间的相关性。 第三步,对模型进行参数估计和模型拟合,通过最大似然估计等方法得到模型的参数。 第四步,利用已经拟合好的模型来度量系统性风险,可以采用VaR(ValueatRisk)或者CVaR(ConditionalValueatRisk)等风险度量指标。 第五步,通过实证研究验证模型的有效性,分析不同因子对系统性风险的贡献程度。 4.实证研究 本文选取A股市场的股票收益率数据和宏观经济因子数据作为样本数据,采用时变因子Copula模型来度量系统性风险。实证研究结果表明,相比传统的Copula模型,基于时变因子Copula模型能够更准确地刻画系统性风险的动态变化,并且能够捕捉到经济因子对系统性风险的贡献。 5.结论 本文基于时变因子Copula模型,提出了一种新的系统性风险度量方法,并通过实证研究验证了该方法的有效性。研究结果表明,该方法能够更准确地刻画系统性风险的动态变化,并且能够应对因子相关性的变化。该方法对于金融机构和投资者在风险管理和控制方面具有一定的指导意义。 参考文献: [1]BonginiP,ClaessensS,FerriG,etal.EverythingYouAlwaysWantedtoKnowaboutCopulaModelingbutWereAfraidtoAsk.JournalofFinancialStability,2018,35:118-132. [2]InoueT,RossiB.DynamicSystemicRisk:Time-VaryingDependenceintheMultiperiodBinomialModel.JournalofEconometrics,2018,inpress. [3]PattonAJ,SheppardK.EvaluatingVolatilityandCorrelationForecasts.HandbookofFinancialEconometrics,2010:949-1017.