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《云南财经大学》 2019年
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基于Copula-VaR模型在金融风险管理中的应用研究

陶荟名  
【摘要】:从1995年英国巴林银行的倒闭,2008年雷曼兄弟破产,再到2015年希腊国家政府破产,金融危机从产生到爆发,它所带来的破坏力都是巨大的。在这种环境下,规避风险和获取安全的投资环境成为每一个投资者和企业机构迫切的期待。金融风险管理,是指及时准确发现投资者面临风险,并在此基础上采取一定的专业措施降低投资者已识别的风险暴露,帮助投资者规避风险和获得合理收入。对于个人、企业、以至国家机构,金融风险管理都有着重要意义。风险价值(VaR)作为应用最广的金融风险度量方法之一,其定义是在给定持有期间和置信水平下,金融资产可能产生的最大损失值。它通俗易懂并且可以同时获得相关风险发生的概率和损失值大小。在1996年,巴塞尔协议将VaR方法作为一种常用的风险管理方法推荐给各金融机构,用于计算其内部满足资本充足率所需的资金。由此可见,VaR方法的实用性和广泛性。VaR值度量结果的准确性受到真实变量的限制。大量的研究发现,金融时间序列呈现出尖峰厚尾和波动集聚的特征,这使得传统的正态分布假设不再满足需求。同时,各国经济发展趋势越来越紧密,不同金融市场间的关联性也变得越来越高,传统的线性相关性度量也无法准确的描述出变量之间的相关性结构,而如何确定多个金融资产间的相依性结构成为前所未有的挑战。解决这些难题成为本文研究的重点。针对金融时间序列的非正态性特征,本文引入GARCH模型,GARCH模型可以很好的捕捉金融时间序列的尖峰和波动集聚特征,从而实现对单个金融数据的很好描述。Copula理论在研究变量之间的相关性结构中,具有其独特的优势。首先它可以不受边际分布的影响,针对变量之间的相关性结构建模;其次,由Copula函数导出的相关性测度值,不会因为对变量进行非线性单调递增转化而发生任何改变;最后Copula函数可以很好的捕捉到变量之间的尾部信息,这对极端市场情况的分析极为有用。本文将选取上证综指和深证成指等权重构成组合,由GARCH模型和Copula函数共同构造组合的联合分布函数,预测组合在不同置信水平下提前一天期的VaR风险价值,并对估计结果进行后向检验,提出有效的金融风险管理建议。第一章为绪论,介绍本文的选题背景和研究意义。接着阐述了国内外学者关于VaR风险价值,CVaR条件风险价值以及Copula函数的研究成果,最后给出本文的研究结构。第二章介绍了VaR风险价值和CVaR条件风险价值,论述了CVaR值相对于VaR值在一致性风险度量指标上的优势。对Copula函数的概念和Sklar定理进行阐述,并给出相关性度量值与Copula类函数之间的关系,最后介绍了Copula函数的参数估计方式。第三章以单支股票作为研究对象,计算基于GARCH模型下的VaR和CVaR。本章以银行业,制造业,房地产,能源,食品,互联网,建筑业和文化娱乐八个行业作为关注对象,在我国A股市场中选取了八支业绩表现较好的股票作为研究样本,度量它们在不同置信水平下提前一天期的VaR值和CVaR值。最后通过分析发现,我国银行业所面临的风险值明显小于其他七个行业所面临的风险值。第四章以组合为研究对象,计算基于Copula模型下的组合VaR值。本章以上证综合指数和深证成份指数等权重构建组合,由GARCH模型和Copula函数共同构建组合的联合分布函数,计算基于Copula模型下的VaR值并进行回测检验,结果证明Copula-VaR模型可以很好的实现对我国股票市场的风险度量。第五章为总结,论述本文的研究成果和不足之处,并提出相关的金融风险管理意见。
【学位授予单位】:云南财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:F832.51;F224

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