copula理论在资产组合风险度量中的应用

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1、万方数据中图分类号:UDC:学校代码:10055密级:公开高盐犬淫硕士学位论文Copula理论在资产组合风险度量中的应用TheApplicationofCopulaTheoryinPortfolio’SRiskMeasurement南开大学研究生院二。一四年五月万方数据南开大学学位论文使用授权书根据《南开大学关于研究生学位论文收藏和利用管理办法》,我校的博士、硕士学位获得者均须向南开大学提交本人的学位论文纸质本及相应电子版。本人完全了解南开大学有关研究生学位论文收藏和利用的管理规定。南开大学拥有在《著作权法》规定范围内的学位论文使用权,即:(1)学位获得者必须按

2、规定提交学位论文(包括纸质印刷本及电子版),学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生学位论文,并编入《南开大学博硕士学位论文全文数据库》;(2)为教学和科研目的,学校可以将公开的学位论文作为资料在图书馆等场所提供校内师生阅读,在校园网上提供论文目录检索、文摘以及论文全文浏览、下载等免费信息服务;(3)根据教育部有关规定,南开大学向教育部指定单位提交公开的学位论文;(4)学位论文作者授权学校向中国科技信息研究所及其万方数据电子出版社和中国学术期刊(光盘)电子出版社提交规定范围的学位论文及其电子版并收入相应学位论文数据库,通过其相关网站对外进行信息服务。同时本

3、人保留在其他媒体发表论文的权利。非公开学位论文,保密期限内不向外提交和提供服务,解密后提交和服务同公开论文。论文电子版提交至校图书馆网站:http://202.113.20.163:8001/index.htm。本人承诺:本人的学位论文是在南开大学学习期间创作完成的作品,并已通过论文答辩;提交的学位论文电子版与纸质本论文的内容一致,如因不同造成不良后果由本人自负。本人同意遵守上述规定。本授权书签署一式两份,由研究生院和图书馆留存。作者暨授权人签字:猩型态2014年5月22日南开大学研究生学位论文作者信息论文题目Copula理论在资产组合风险度量中的应用姓名程利杰

4、学号2120110074答辩日期2014年5月22日论文类别博士口学历硕士_硕士专业学位口高校教师口同等学力硕士口院/系/所数学科学学院专业应用数学联系电话15202208216Emailchenglijie@163.tom通信地址(邯编):天津市南开区南开大学西区公寓(300071)备注:是否批准为非公开论文否注:本授权书适用我校授予的所有博士、硕士的学位论文。由作者填写(一式两份)签字后交校图书馆,非公开学位论文须附《南开大学研究生申请非公开学位论文审批表》。万方数据南开大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取

5、得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或者没有公开发表的作品的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名:猩型态2014年5月22日非公开学位论文标注说明(本页表中填写内容须打印)根据南开大学有关规定,非公开学位论文须经指导教师同意、作者本人申请和相关部门批准方能标注。未经批准的均为公开学位论文,公开学位论文本说明为空白。论文题目申请密级口限制(≤2年)口秘密(≤10年)口机密(≤20年)保密期限20年月日至2

6、0年月日审批表编号批准日期20年月日南开大学学位评定委员会办公室盖章(有效)注:限制★2年(可少于2年):秘密★10年(可少于10年):机密★20年(可少于20年)万方数据摘要随着经济全球化进程的深入和经济的发展,金融风险管理越来越受到人们的关注和重视,在目前复杂的投资环境中,单一资产的风险管理已经不能满足人们的需求,资产组合的风险管理受到普遍关注。VaR是测量资产组合风险最常用的度量方法之一,被广泛应用于金融资产的风险测量和管理中,但VaR是基于资产间的线性相关系数,并不能准确的刻画组合资产间的相关性,而且VaR基于的正态分布假设并不适合现实的金融市场,所以,

7、传统的VaR并不能精确的描述资产组合的风险,通常情况下会夸大组合的风险。Copula函数是一类由随机变量的边缘分布来确定其联合分布的连接函数,具有很多很好的性质,可以很好的描述金融市场间及资产组合间的相关性结构,已被广泛应用于金融市场风险管理中。并且Copula理论对随机变量的边缘分布函数没有设定限制,可以将其边缘分布和联合分布分开研究。本文首先系统的介绍了Copula函数理论知识,包括Copula函数的性质,分类,参数估计,拟合检验及Copula理论中的相关性测度研究,然后阐述了传统VaR的计算方法和局限性,并根据Copula理论对传统的VaR求解进行了改进,

8、最后选取中国证券市场分别

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