基于Copula理论的金融风险分析

本文将Copula理论应用于投资组合的风险管理之中。对几种常用的Copula函数进行对比分析,概括出了不同Copula函数的特点。最后对于Copula函数在实际金融风险分析中的应用问题进行了深入的探讨。     

基于复合Copula函数的动态投资组合选择模型的研究

利用加权平均法定义了复合Copula函数.基于复合Copula函数的性质定义了投资组合的风险测度值相对Copula-CVaR(RCCVaR).利用RCCVaR风险度量方法建立动态的均值-RCCVaR的投资组合选择模型.     

随机变量间相依性度量的新方法

介绍了度量随机变量间相依关系的新方法——Copula函数方法，应用Copula函数模拟随机变量相依关系的过程，边缘分布和Copula函数的估计方法和优度检验方法．     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

基于Copula函数的风险度量和保费定价模式

在修正确定等价风险度量方式的基础上,应用Copula连接函数,将组合投资各风险之间的相关性考虑在保费定价和风险度量中,提出一种基于Copula函数以及单个风险是混合分布时基于Copula函数的风险度量和保费定价模式,并证明了其满足的性质.     

基于Copula函数的相依部件表决系统的可靠性研究

在可靠性理论中，部件相互独立是相依的特殊情况．可靠性数学研究系统的可靠性时，都是在假设部件之间相互独立的条件下进行的．本文应用Copula函数研究部件相依时表决系统的可靠性，分析系统的可靠度与Copula函数间的关系，揭示部件相依关系对表决系统可靠度的影响规律．     

基于F类函数一种新的二元Copula构造

介绍了二元Copula函数定义和Sklar定理,提出了基于F类函数一种新的二元Copula构造形式,并对这种二元Copula函数的性质进行推导和研究。Copula函数的实际应用极为广泛,这种新的二元Copula函数可以扩大函数模型的选择范围,有利于我们选择恰当的Copula函数模型来解决实际问题。     

Monte-Carlo模拟在VaR与CVaR中的应用

建立边缘分布为t-EGARcH分布连接函数为多元正态Copula函数的概率分布模型，利用MonteCarlo模拟估计金融变量资产和组合的VaR与CvaR．     

Copula-EVT模型及其投资组合风险分析中应用

Copula技术广泛地应用于金融领域,特别是在金融风险、投资组合、资产定价的方面,目前已成为解决金融问题的一个有力工具.本文将Copula技术应用于沪深股市投资组合当中,由于VaR和ES表达式难以求出,于是采用蒙特卡罗模拟的方法模拟组合收益走势,进而计算出在不同置信水平下的风险价值(VaR)和期望不足(ES),其中对数收益边缘分布函数由中心和左尾为Laplace分布,右尾为极值分布组成.从Basle交通灯法返回检验的结果来看,Copula-EVT模型能够较好度量组合风险.     

一类新型单参数扰动Copula函数的构造和性质

证明了在一定条件下给定二元Copula函数增加扰动项之后仍是一个Copula函数,给出了单参数扰动Copula的和谐性度量τ和ρ的计算公式．以乘积Π_λ,FGM_λ^θ为例探讨了τ和ρ随扰动参数的变化规律,拓展了原Copula的相关性度量范围,增强了适用性．对单点值给定的Copula的上下界C_U,C_L增加扰动项构造新的奇异型Copula,并研究其和谐性度量和非对称性度量．     

M-Copula-GARCH-t模型在股指期货风险管理中的应用

本文考虑到金融资产收益率这一时间序列的方差时变特性和尖峰厚尾的分布特征,所以使用GARCH-t模型来描述这一现象;同时为了分析包括股指期货在内的投资组合各项资产之间的相关结构,采用了不限制边缘分布的Copula方法,并最终提出了M-Copula-GARCH-t模型用以度量包括股指期货在内的投资组合各项资产之间的相关性,验证了Copula方法,特别是M-Copula方法在度量结果和拟合效果上,具有较高的精确性.     

基于Copula函数的贷款组合期限结构优化模型及其应用

将Copula函数应用于银行贷款组合期限结构优化模型上,进行实证分析.指出基于Copula函数的贷款组合期限结构模型解决了贷款组合的流动性风险控制问题.更好地反映了贷款组合的真实风险,兼顾了资产组合的收益与市场风险的暴露.     

基于阿基米德Copula的投资组合风险分析

应用阿基米德Copula分析沪深股票市场投资组合风险,样本区间从2000年1月4日至2006年11月8日,共1639组有效数据．首先,由于金融数据不具有正态性,且是厚尾的,因而应用极值理论对边缘分布建模;然后,采用极大似然估计对给定的5个阿基米德Copula进行参数估计,从中选择能更好拟合实际数据相关性的Copula;最后,运用Monte Carlo模拟方法计算相应的风险价值（VaR）,确定最优的组合系数．结果表明,当组合系数β=0．33时,沪深股市投资组合风险最小．     

基于Copula的信用风险经济资本计量模型及应用

本文将Copula函数应用于信用风险经济资本计量模型中,并进行实证研究。基于Copula理论的经济资本计量模型解决了由不同行业贷款所组成的贷款组合相关性结构的拟合问题。准确地反映了贷款组合的非违约风险暴露,同时完善了银行的内部评级体系。     

Copula函数在风险价值中的应用

为了解决投资组合中风险价值的计算问题，常规的方法是假设多个资产收益序列或风险因子的联合分布服从多元正态分布，然后用Var方法来解决这个问题．而这种假设经常与实际相违背，为了更好地解决这个同题，基于Copula函散从结构上能较好的拟合随机变量的联合分布，将利用阿基米德Copula函散的性质来对传统Var方法进行改进．通过实例来说明选取最优Copula函散的方法，从而可以更好地规避风险。     

基于t Copula的中国股市指数组合VaR估计及其评价

传统的联合正态分布假设无法刻画金融市场尾部相依情况,导致投资组合VaR的低估。采用tCopula克服了这一问题;并对上证指数和深证指数构成的等权重投资组合的95%和99%VaR进行了验证;结果表明,基于t Copula模型的VaR表现要优于传统的方差-协方差分析法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法以及基于动态条件相关系数模型的估计方法。