基于Vine Copula的中国股市风格资产相依结构特征及组合风险测度研究
本文首先采用AR(1)-GJR(1,1)-SkT(v,λ)模型来刻画中国股市风格资产(大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值)的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差系列,针对传统二元Copula函数面临的“维度诅咒”问题及多元Copula函数在刻画多变量联合分布时缺乏灵活性和精确性等局限,重点引入C-Vine Copula和D-Vine Copula函数来分析这六种风格资产之间的相依结构和联合分布,然后通过拟合效果比较选出最佳Vine Copula模型,运用蒙特卡洛模拟方法预测风格资产组合的VaR,最后通过Kupiec和Christoffersen返回检验方法测试其预测效果.研究结果表明:中国股市各风格资产之间的相依性存在结构性差异,最适合用D-Vine Copula模型来刻画各风格资产之间的相依结构.总体上来看,同类型的风格资产之间的相依程度比不同类型之间的相依程度要高;在同一类型的风格资产中,资产规模差距越大的风格资产之间的相依系数就越小.无条件的风格资产收益系列之间的相关性要显著大于有条件的风格资产收益系列之间的相关性;基于Student-t Copula、Clayton-Gumbel Copula具有尾部分布特征的Copula作为构建模块的D-Vine Copula模型能够有效地预测中国股市风格资产组合的VaR,有利于提升投资组合的风险管理能力.
股市风格资产、市场风险、Vine Copula、VaR
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F83;O22
国家社会科学基金项目12CJY006;广东省自然科学基金项目S2012040008073;广州科技计划项目2013Y4300023;教育部人文社会科学研究项目13YJC790150
2016-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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