基于D-vine copula-分位数回归的组合投资决策

为克服传统组合投资决策模型使用方差风险的不足,建立D-vine copula-分位数回归方法估计多元条件联合分布,给出广义Omega比率组合投资决策模型求解方案.分别选取能源市场3种期货商品和不同行业5只股票进行实证研究,结果表明:基于D-vine copula-分位数回归的广义Omega比率组合投资决策模型,能够充分揭示与模拟金融资产收益变动规律,得到更高的Sharpe比率和广义Omega比率.     

基于藤copula-CAViaR方法的股市风险溢出效应研究

为准确揭示金融风险溢出效应,建立藤copula-CAViaR模型来估计多元条件联合分布,进而推导CoVaR类风险测度方法.该方法既能刻画多个金融市场间非线性的关联关系,也能描述金融市场间"多对一"的风险溢出效应,主要包括三个步骤:第一,使用CAViaR模型拟合单个金融市场收益的边缘分布特征;第二,运用藤copula方法刻画多个金融市场收益间的关联结构;第三,基于边缘分布特征与关联结构,得到多元条件联合分布并计算CoVaR类风险测度,实现金融风险溢出效应刻画.选取上证综指、标普500和日经225等股指数据进行实证研究,结果表明:相比于发生利好事件,美国和日本股票市场(独立或同时)发生更为严重危机事件对中国股票市场影响更加明显,呈现出"风险分担、收益不共享"的总体格局.