基于copula-jump-garch模型的借贷资产组合优化

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1、学校代码：10327学号：MG10005060硕士学位论文基于Copula-Jump-GARCH模型的借贷资产组合优化院系：金融学院专业：金融学研究方向：投资组合和风险管理姓名：张丽指导教师：郭文旌教授完成日期：2012年10月答辩日期：2013年01月LENDINGPORTFOLIOOPTIMIZATIONBASEDONJUMP-GARCHMODELANDCOPULAADissertationSubmittedtoNanjingUniversityofFinanceandEconomicsFortheAcademicDegreeo

2、fMasterofEconomicsBYZhangLiSupervisedbyProfessorGuoWenjingSchoolofFinanceNanjingUniversityofFinanceandEconomicsJanuary2013学位论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。作者签名：日期：学位论文使用授权声明本人完全了解南京财经

3、大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：导师签名：日期：摘要按照均值-方差思想，资产组合优化就是找到收益率一定风险最小的资产组合或者是一定风险下的收益率最大的资产组合。传统的均值-方差理论同时假设单个资产和联合分布都服从正态分布。但是大量的实证研究结果表明资产的收益率往往表现出波动性聚类、尖峰厚尾性和跳跃性等特点，而资产之间的相关关系也呈现出非线性。因此用传统的均值-方

4、差模型来寻找资产组合的最优化策略已经不符合现实。为了克服传统理论的不足，本文主要运用Jump-GARCH模型来拟合单个资产的收益率，用Copula函数来刻画资产之间的相关结构关系，并把两者相结合共同描述资产组合的联合分布，用Mean-CVaR方法来解决借贷资产组合优化问题，通过计算一定期望收益率下的最小CVaR值得到最优借贷资产配置策略。本文分别用GARCH、SV和Jump-GARCH模型对上证综合指数进行拟合对比分析，发现Jump-GARCH模型能够更好地拟合资产收益率的各种特性。用Jump-GARCH模型对中国联通、中国石化和中

5、青旅这三家公司的收益率进行研究，并通过对比刻画三家公司之间相关结构的几种Copula函数，最终得到了t-Copula函数能够更好地构建资产组合之间的相关结构。最后在Mean-CVaR模型的限制下，得到了借贷资产的最优配置策略。这给银行在决策投放贷款比例时，提供了一定的理论指导。关键词：Jump-GARCH模型；Copula函数；CVaRIABSTRACTInaccordancewiththemean-variance,portfolioistoattaintheminimumoftheportfolio’sriskwiththegi

6、venreturnorofthemaximumoftheportfolio’sreturnwiththegivenrisk.Thetraditionalmean-variancemodelassumesthemarginaldistributionofriskyassetandthejointdistributionoftheportfolioarenormaldistributionsatthesametime.However,alargenumberofempiricalstudiessuggestthattherealisti

7、creturnoftenexpressedasvolatilityclustering,fattailandjumping.Andtherelationshipbetweentheassetsappearsanon-lineardependencestructure.Sosimplyusingthetraditionalmean-variancetofindoutthebestoptimizationoftheportfolioisnolongerrealistic.Inordertoovercomethesedisadvantag

8、es,weusetheJump-GARCHmodeltofitthemarginaldistributionoftheriskyassetanduseCopulafunctiontocharacterizethestructuralr