本文把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中,构造RAROC指标来评价基金业绩,检验该评价指标的可行性。 GARCH-EVT-Copula 模型 首先用GARCH族模型拟合...
R语言极值理论 EVT、POT超阈值、GARCH 模型分析股票指数VaR、条件CVaR:多元化投资组合预测风险测度分析 Python 用ARIMA、GARCH模型预测分析股票市场收益率时间序列 R语言中的时间序列分析模型:ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格 R语言ARIMA-GARCH波动率模型预测股票市场苹果公司日收益率时间序列 Python使用GARCH,EGARCH,GJ...
对VaR计算方法的改进,以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中,构造RAROC指标来评价基金业绩,检验该评价指标的可...
对VaR计算方法的改进,以更好的度量开放式基金的风险。本文把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较。其次是将VaR引入到基金业绩评价中,构造RAROC指标来评价基金业绩,检验该评价指标的可...
投资组合VaRCopulaGARCHGARCH族模型是金融计量学中用来描述或预测金融资产收益率波动的模型,通过对金融资产收益率波动的建模,可以得出未来金融资产收益率的条件分布。Copula函数可以用来描述多个随机变量间的相依结构,进而得出他们的联合分布。Copula自被引入金融产品分析以来,以取得了很多成果也被广泛使用。运用GARCH族模型进行...
对VaR计算方法的改进,以更好的度量开放式基金的风险。本项目把基金所持股票看成是一个投资组合,引入Copula来描述多只股票间的非线性相关性,构建多元GARCH-EVT-Copula模型来度量开放式基金的风险,并与其他VaR估计方法的预测结果进行比较(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
首先用GARCH族模型拟合单项资产收益率,并提取标准化残差以满足极值理论的假设前提,接着对标准化残差的上下尾部分采用EVT理论中的广义帕累托分布GPD拟合,中间部分采用高斯核函数来估计其经验累积分布函数,从而得到标准化残差的边缘分布函数 。然后选取适当的Copula 函数,构造多元标准化残差间的相关结构和联合分布函数。
现在我们有了模拟的观察结果,我们将使用参数方法计算风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。我们将假设一个投资组合(任意选择)在 IVV 中投资 30%,在 TLT 中投资 15%,在 UUP 中投资 35%,在 DBC 中投资 20%。为了计算投资组合 w 的收益率 Rp,我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重,如 Rp =...
本文摘选 《 R语言Copula估计边缘分布模拟收益率计算投资组合风险价值VaR与期望损失ES 》 ,点击“阅读原文”获取全文完整资料。 点击标题查阅往期内容 MATLAB用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析 python中的copula:Frank、Clayton和Gumbel copula模型估计与可视化R语言中的copula GARCH模型拟合时间...
现在我们有了模拟的观察结果,我们将使用参数方法计算风险价值 (VaR) 和预期损失 (ES)。我们将假设一个投资组合(任意选择)在 IVV 中投资 30%,在 TLT 中投资 15%,在 UUP 中投资 35%,在 DBC 中投资 20%。为了计算投资组合 w 的收益率 Rp,我们简单地使用矩阵代数将我们的模拟收益率 Rs 乘以权重,如 Rp =...