【摘 要】
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考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征，构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模，并利用可以灵活
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考虑金融时间序列出现非正态性及非线性相关的特征，构建了基于混合Copula函数的投资组合风险度量及优化模型。采用GARCH模型对各个金融时间序列缘分布进行建模，并利用可以灵活反映上、下尾部相关和对称相关的混合Copula连接各个边缘分布。运用BFGS算法和极大似然估计相结合的方式对模型进行参数估计，通过数学优化和MonteCarlo模拟方法求得投资组合的最优权重，以及相应的VaR和CVaR值。最后，利用中国股市四个行业指数的数据进行实证分析，检验了模型的可行性和有效性，为高维非线性相关的投资组合决策提供有
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