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证券投资组合问题研究

作　者: 陈晔
导　师: 李应求
学　校: 长沙理工大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 投资组合风险价值非对称Laplace分布 Copula函数蒙特卡罗模拟
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 274次
引　用: 2次
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内容摘要

证券投资的主要目的在于获取利益.而在实际投资中,收益总是伴随着风险,收益越高风险越大.投资者为了分散风险,将多种证券组合在一起进行投资,即所谓的投资组合,这就使得投资组合的研究成为金融领域的一项重大课题.1952年马柯维茨创立了基本均值一方差模型,树立了运用定量的数学分析方法研究证券组合的方法论.如今,VaR方法是一种衡量金融市场风险的新方法,它是为了应对20世纪90年代初的金融灾难而发展起来的.但传统的研究证券投资组合VaR的方法大多基于联合正态分布,而实际的资产收益分布并非完全正态,而是呈现尖峰、厚尾和有偏的特点,同时组合中的各资产之间的关系也不是完全的线性关系,所以传统的相关系数矩阵不能表达各资产间真实的相关关系.因此,需要基于有偏及尖峰厚尾性的分布,并考虑各证券资产间的非线性相关性来研究投资组合的VaR.本文首先对VaR进行了全面深入的研究,对VaR模型的历史背景、计算方法及其优缺点进行了详细地探讨.其次,本文假定单个资产的收益服从非对称Laplace分布,该分布比正态分布能更好地描述金融数据中的有偏性和尖峰厚尾性.文中详细地研究了非对称Laplace分布的性质和参数估计方法,并用该分布拟合了中国股票市场几只股票投资组合的收益分布.实证分析表明非对称Laplace分布比正态分布、对称Laplace分布的拟合效果要好,它能更好地拟合股票投资组合收益数据的有偏性、尖峰厚尾性.最后,本文在Copula理论的基础上,假设单个资产的收益率服从非对称Laplace分布,用阿基米德Copula函数反映投资组合中各个资产间的相关性,推导出二元资产组合及多元资产组合的联合分布函数,在此基础上,还给出了计算二元资产组合及多元资产组合的VaR的蒙特卡罗模拟方法.文章在最后选取了中国股市的一组证券投资组合进行实证分析,实证分析结果表明,本文所研究的方法计算证券投资组合VaR的值比较准确.

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章绪论  9-13
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-11
  1.3 本文研究的主要内容  11-13
第二章风险价值  13-16
  2.1 引言  13
  2.2 风险价值及其计算方法  13-16
    2.2.1 风险价值的概念  13-14
    2.2.2 风险价值的计算方法  14-16
第三章基于非对称Laplace分布研究证券投资组合  16-28
  3.1 引言  16
  3.2 非对称Laplace分布  16-23
  3.3 非对称Laplace分布的参数估计  23
  3.4 实证分析  23-28
第四章基于Copula函数研究证券投资组合VaR  28-44
  4.1 引言  28
  4.2 Copula函数  28-34
    4.2.1 二元Copula函数  28-31
    4.2.2 多元Copula函数  31-32
    4.2.3 阿基米德Copula函数  32-33
    4.2.4 Copula函数的参数估计  33-34
  4.3 证券投资组合VaR的研究  34-41
    4.3.1 二元资产的证券投资组合的VaR研究  35-39
    4.3.2 多元资产的证券投资组合的VaR研究  39-41
  4.4 实证分析  41-44
结论与研究展望  44-45
参考文献  45-48
致谢  48-49
附录 (攻读学位期间发表的论文)  49

证券投资组合问题研究

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