基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究

作     者：马锋 魏宇 黄登仕 MA Feng;WEI Yu;HUANG Deng-shi

作者机构：西南交通大学经济管理学院成都610031 

出 版 物：《系统工程理论与实践》 (Systems Engineering-Theory & Practice)

年 卷 期：2015年第35卷第1期

页      面：26-36页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

基　　金：国家自然科学基金(71371157 71372109 71401077) 高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(20120184110020) 

主　　题：vine copula 滚动Monte Carlo模拟 动态VaR测度 组合风险 

摘      要：以世界十大股票市场指数为例,运用滚动Monte Carlo模拟技术,实证计算了R-vine、Dvine、C-vine及R-vine all t四种vine copula结构对投资组合的动态VaR预测值,并进一步运用严谨的Back-testing检验方法,实证对比了上述四种vine copula结构对投资组合的VaR预测能力的优劣.实证结果显示:不论是在等权重还是在mean-CVaR约束条件下,R-vine对投资组合的VaR预测效果是最好的.特别在高分位数水平下,其表现得更为突出.另外,D-vine的预测精度总体上要高于C-vine和R-vine all t的,而节点间全为t copula的R-vine all t表现相对较差.