【摘 要】
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金融时间序列不同于一般的时间序列,其分布函数常常表现出尖峰、厚尾的特性,而对金融时间序列的研究,又影响着投资者的切身利益,因此对金融时间序列的风险度量就显得格外重要.自上个世纪八十年代以来,经济主体间的金融市场交互性不断增强,传统的研究方法暴露了诸多缺点,因此本文将GARCH簇模型和Copula模型相结合,利用CoVaR方法,得到了最优的TGARCH-Copula-CoVaR模型对基金进行风险度量
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金融时间序列不同于一般的时间序列,其分布函数常常表现出尖峰、厚尾的特性,而对金融时间序列的研究,又影响着投资者的切身利益,因此对金融时间序列的风险度量就显得格外重要.自上个世纪八十年代以来,经济主体间的金融市场交互性不断增强,传统的研究方法暴露了诸多缺点,因此本文将GARCH簇模型和Copula模型相结合,利用CoVaR方法,得到了最优的TGARCH-Copula-CoVaR模型对基金进行风险度量.本文首先选取了四支具有代表性的开放式基金的1095个交易日数据,并对它们的对数收益率序列进行分析,发现序列出现了波动集群、偏斜、尖峰、厚尾的特性,利用正态性检验,发现序列不服从正态分布.本文接着采用了ARMA模型和GARCH簇模型分别对四支基金进行建模,并采用极大似然估计方法对模型进行参数估计,发现TGARCH模型比GARCH模型更能描述基金对正负冲击的不同反应;利用极大似然估计方法、AIC准则和BIC准则,比较不同Copula模型对基金间相依关系的刻画能力,得到了在开放式基金中t-Copula模型表现相对最优的结论本文最后进行了VaR和CoVaR的计算,通过分析得到了CoVaR方法相比VaR方法对开放式基金风险具有更强的敏感性的结论;并通过对基金CoVaR的研究,为基金投资者给出了投资建议.本文最终选择的TGARCH-Copula-CoVaR模型不仅考虑了基金对正负冲击的不同反应,也在度量风险时研究了不同基金间的交互影响作用.实证研究也表明基于TGARCH-Copula-CoVaR模型的金融风险度量对开放式基金有较好的效果,能够给投资者提供一定的投资建议.
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