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摘 要：采用基于MonteCarlo数值模拟技术的Copula-CVaR风险评估模型讨论Copula函数的选择对投资决策的影响,度量资产组合的集成风险,总结出了资产组合风险度量的一般步骤.通过计算资产组合的VaR和CVaR值.实证检验说明：Clayton Copula由于能更好地刻画尾部特征,从而在危机时期准确度更高.根据该模型进行资产选择可以使投资者的选择更加稳健.
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关 键 词 ：Copula-CVaR；相关性分析；股票市场
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1006-3544(2010)02-0054-05
在金融市场中,由于金融收益序列往往呈现出偏斜厚尾,使得各类风险之间的关系往往是非线性的,传统的线性相关系数不能正确描述变量间的非线性关系,而基于秩相关的Copula函数能较好地捕获变量间的非线性相依关系,因此当前采用Copula方法对风险之间的相依性进行描述变得越来越流行.由于Copula函数的选取、参数的估计方法等都会影响模型对数据的拟合程度,为此Patton(2006a,b)对相关问题做了有益的探讨.Kale
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