基于多元混合Copula-GARCH模型的深圳股票市场中收益相关性分析与VaR风险度量

摘要

本文对深圳股票市场的收益与风险进行研究.选取深圳股票市场中具有代表性的六支股票作为研究对象,通过建立多元混合 Copula-GARCH 模型来分析股票收益的相关性以及对VaR进行计算.本文主要内容有：
　　第一章阐述了选题的背景和研究意义,并进行了相关的文献综述.
　　第二章对Copula函数概念、性质及分类进行了简要概述,为建立Copula函数模型提供概念上的准备.
　　第三章首先给出了 Copula 函数模型的一般构建方法,包括边际分布和Copula函数的选取、参数估计及其检验方法,其次给出几种重要的相关性测度,包括Copula函数的Kendall秩相关系数与尾部相关系数.
　　第四章是实证研究.选取深圳股票市场中2011年6月30日至2012年6月30 日六支股票的收盘价格为指标变量,并对其数据进行预处理得到这六支股票收益率序列,在对数据进行基本统计分析的基础上,分别建立了这六支股票的GARCH-t 模型来刻画相应的边际分布,为了分析六支股票两两间的相关关系,考虑到其中有15种不同组合的两两相关,为避免赘述,本文仅以深发展A与万科A为例对其Copula函数的建模进行详细的论证.具体过程如下：在同一个边际分布 GARCH-t 模型下分别选取四种不同的阿基米德 Copula 函数建立了多元Copula-GARCH 模型并进行了参数估计与检验,根据χ2拟合优度检验的结果最终选择多元 M-Copula-GARCH 模型(4.9)来刻画这两支股票的相关性结构,据此模型不仅可以分别刻画这两支股票各自的运行规律,而且还可以得出以下相关性结论：深发展A股和万科A股收益率之间存在较强的正相关关系,两者的收益率之间存在显著的非对称的尾部相关关系,Kendall 秩相关系数为 0.7123,上尾部相关系数为0.5363,下尾相关系数为0.2757.而且由于模型给出了两支股票的联合分布,从而可以掌握其协同运行规律.而对于其它14种股票组合的两两相关性讨论完全类似于深发展A与万科A的Copula函数模型的建模过程,为节省篇幅同时考虑到第五章的需要,本文仅列出了这些组合的秩相关系数的结果.
　　第五章根据第四章的建模方法与结果,利用一步向前预测法计算了单支股票收益率的1天持有期VaR,并进一步对六支股票的整体VaR进行计算,从而得到了深圳股票市场风险的一种度量.

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第一章 导论

1.1 研究背景及意义

1.2 文献综述

1.3 本文的结构安排及创新点

第二章 Copula函数的概念、性质及分类

2.1 Copula函数的概念

2.2 Copula函数的性质

2.3 Copula函数的分类

第三章 Copula函数模型的构建方法及相关性测度

3.1 Copula函数模型的构建方法

3.2 Copula函数模型的估计与检验

3.3 Copula函数模型的相关性测度

第四章 深圳股票市场收益的相关性分析

4.1 样本数据的选取与预处理

4.2 模型的设定

4.3 股票收益率的边际分布拟合

4.4 Coupla函数的选择

4.5 模型的结合

4.6 模型的相关性分析

第五章 深圳股票市场中的VaR风险度量

5.1 风险度量VaR的概念

5.2 单支股票日收益率VaR的计算

5.3 多支股票日收益率VaR的计算

第六章 结论与展望

参考文献

攻读硕士期间发表的学术论文

致谢

附录