基于时变Copula模型的基金收益率相依关系的应用研究.pdf

基于时变Copula模型的基金收益率相依关系的应用研究杨湘豫郑远煌摘要基于时变Copula模型获得预测方差确定单个基金收益率序列的边缘分布.利用常见的静态Copula和时变Copula模型对基金收益率序列间两两相依关系进行建模并进行对比分析.应用研究表明基于MCMC方法的时变Copula模型能更有效地度量基金收益率序列的风险.关键词概率论;时变Copula;VaR值中图分类号O212文献标识码AAbstractTime-varyingcopulasmethodbasedonMCMCmethodwiththeaidofGARCHmodeldepictingtimesequencedistributionoftime-varyingdeflectionpeakthicktailfeaturestodeterminethemarginaldistributionfunctionofasinglefundsequence.Usingcommonstaticcopulasconnectandtime-varyingcopulasconnectmodeltwodependencyrelationshipbetweenthefundseriesmodelingandcomparisonanalysis.TheVaRvalueofthefundreturnsequenceisestimatedandtheconclusionthatMCMCmethodissuperiortoMLmethodisobtained.Theapplicationresearchshowsthatthetime-varyingCopulamodelbasedonMCMCmethodcanmeasuretheriskoffundseriesmoreeffectively.Keywordsprobabilitytheory;time-varyingCopula;VaRvalue1引言2001年9月中国第一支开放式基金诞生中国基金市场进入开放式基金发展阶段开放式基金成为中国基金设立的主流形式.对中国开放式基金的风险分析与管理的研究成为理论界及实务界极为关注的课题.20世纪90年代末Copula方法开始应用于金融学领域.近年来关于静态Copula的金融风险测度研究的文献很多但基于动态混合Copula的风险测度的文献较为零散且不系统.韦艳华（2003）[1]等用Copula-ARCH模型研究了上海证券市场中几个板块间的相关性将Copula理论与技术应用到金融时间序列的分析上.叶五一和缪柏其（2013）[2]等用Copula方法分析了高频连涨连跌收益率的相依结构并且进行了CVaR分析.任仙玲（2010）[3]等提出了基于非参数核密度估计的Copula函数选择原理.傅强和彭选华（2011）[4]基于MCMC算法对时变Copula-GARCH-t模型的参数进行了准确的估计且将其应用于投资组合的风险预测得到比以往模型更加准确的预测结果。吴吉林等（2013）[5]对时变混合Copula模型的非参数估计及其应用做了细致的研究.向圣鹏等（2013）[6]选取边缘分布为GARCH模型的二元正态Copula模型给出了使用Bayes时序诊断法和Z检验来诊断期权定价时局部拐点的方法.周艳菊等（2011）[7]基于贝叶斯Copula方法对商业银行操作风险和沪深股市的相关结构进行了分析。战雪丽（2007）[8]等通过建立正态Copula-SV模型将其应用到金融投资组合风险分析中.刘圆等（2013）[9]提出了在时变相关系数的基础上对局部变结构点的诊断方法通过对上证煤炭指数及有色金属指数的研究发现该方法能更敏锐地捕捉金融市场的动向和指导风险投资.王培辉等（20