金融風(fēng)險測算新技術(shù)—ｃｏｐｕｌａ方法研究綜述論文

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1、金融風(fēng)險測算新技術(shù)—Ｃｏｐｕｌａ方法研究綜述論文.freelbrechs(1999)把Copula理論引入到金融領(lǐng)域中，把金融風(fēng)險分析推向了一個新的階段。在我國，對Copula的研究起步較晚，最早是張堯庭(2002)在理論上，主要是從概率論的角度上探討了Copula方法在金融上應(yīng)用的可行性。Copula方法在金融風(fēng)險測算中主要具有如下優(yōu)勢：①Copula理論不限制邊緣分布的選擇，結(jié)合Copula函數(shù)可以更為靈活地構(gòu)建多元分布函數(shù)；②在運用Copula理論建立模型時，邊緣分布反映的只是單變量的個體

2、信息，變量間的相關(guān)信息完全由Copula函數(shù)來體現(xiàn)，可以將隨機變量的邊緣分布和它們之間的相關(guān)關(guān)系分開來研究；③通過不同形式Copula函數(shù)的選擇使用，可以準確捕捉到變量間非線性、非對稱的相關(guān)關(guān)系，特別是容易捕捉到分布尾部的相關(guān)關(guān)系，這有助于風(fēng)險管理機構(gòu)度量出現(xiàn)極端情況下的風(fēng)險值。一、Copula方法在國外金融市場風(fēng)險測算中的應(yīng)用1.常規(guī)模式下Copula方法的應(yīng)用如同任何新方法被應(yīng)用到新的領(lǐng)域一樣，Copula方法之于金融市場風(fēng)險管理也經(jīng)歷了從簡單到復(fù)雜，從理論研究到具體實證中的過程。Sklar

3、(1959)到Nelson(1998)，對Copula理論起到了奠基性的作用。Embrochts(1999)把Copula作為相關(guān)性度量的工具，引入金融領(lǐng)域。Matteis(2001)詳細介紹了ArehimedeanCopulas在數(shù)據(jù)建模中的應(yīng)用，并運用Copula對丹麥火災(zāi)險損失進行了度量。Bouye(2000)系統(tǒng)介紹了Copula在金融中的一些應(yīng)用。Embrechts(2003)，Genest(1995)分別于模擬技術(shù)、半?yún)?shù)估計、參數(shù)估計對Copula的統(tǒng)計推斷作了詳細介紹。Rober

4、toDeMatteis(2001)對Copula函數(shù)，特別是ArchimedeanCopula函數(shù)作了較為全面地總結(jié)。Romano(2002)開始用Copula進行了風(fēng)險分析，計算投資組合的風(fēng)險值，同時用多元函數(shù)極值通過使用MonteCarlo方法來刻畫市場風(fēng)險。Forbes(2002)通過對固定Copula模型來描述Copula的各種相關(guān)模式，并把這一個方法廣泛地應(yīng)用在金融市場上的風(fēng)險管理、投資組合選擇及資產(chǎn)定價上。Hu(2002)提出了混合Copula函數(shù)(Mixed-Copula)的概念，

5、即把不同的Copula函數(shù)進行線性組合，這樣就可以用一個Copula函數(shù)來描述具有各種相關(guān)模式的多個金融市場的相關(guān)關(guān)系了。上述文獻主要從理論上探討了Copula方法的適用性，并對Copula函數(shù)形式的選擇，Copula函數(shù)的參數(shù)估計方法等展開了較為深入的研究且采用金融市場的數(shù)據(jù)進行了相關(guān)實證說明，但都是在固定時間段內(nèi)固定相關(guān)模式的假設(shè)下進行，沒有體現(xiàn)出金融市場風(fēng)險瞬息萬變，投資組合的風(fēng)險值動態(tài)變化的特征。2.動態(tài)模式下Copula方法的應(yīng)用眾所周知，金融市場投資組合面臨的風(fēng)險每時每刻都在波動，在

6、模型假設(shè)固定的情況下測算往往會低估風(fēng)險，因此建立動態(tài)的，能及時體現(xiàn)市場波動特征的模型顯得更為重要。DeanFantazzini(2003)將條件Copula函數(shù)的概念引入金融市場的風(fēng)險計量中，同時將Kendall秩相關(guān)系數(shù)和傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)分別運用于混合Copula函數(shù)模型中對美國期貨市場進行分析。Patton(2001)通過研究日元/美元和英鎊/美元匯率間的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)在歐元體系推出前后這兩種匯率之間的相關(guān)性程度發(fā)生了顯著變化。在此基礎(chǔ)上，Patton提出引入時間參數(shù)，在二元正態(tài)分布的假設(shè)下

7、提出了時變Copula函數(shù)來刻畫金融資產(chǎn)。Goorbergh，Genest和.，S.J.Taylor，andY-HA-t作為邊緣分布并用GaussianCopula作為連接函數(shù)建立了動態(tài)Copula模型對歐洲股票市場數(shù)據(jù)進行了擬合，取得了較好的結(jié)果，Aas，K.，C.Czado，A.Frigessi，andH.Bakken(2008)在多元分布前提下對雙形Copula建模進行了研究。二、Copula方法在我國金融市場風(fēng)險測算中的應(yīng)用1.二元Copula方法的應(yīng)用Copula方法在我國起步較晚，直

8、到張堯庭(2002)才將該方法引入我國，主要在概率統(tǒng)計的角度上探討了Copula方法在金融上應(yīng)用的可行性，介紹了連接函數(shù)Copula的定義、性質(zhì)，連接函數(shù)導(dǎo)出的相關(guān)性指標等。隨后韋艷華(2003，2004)結(jié)合t-GARCH模型和Copula函數(shù)，建立Copula-GARCH模型并對上海股市各板塊指數(shù)收益率序列間的條件相關(guān)性進行分析。結(jié)果表明，不同板塊的指數(shù)收益率序列具有不同的邊緣分布，各序列間有很強的正相關(guān)關(guān)系，條件相關(guān)具有時變性，各序列間相關(guān)性的變化趨勢極為相似。史道濟、姚慶祝(2004)給