在GARCH-Copula-CVaR模型中,首先使用GARCH模型估计单个资产的波动性,然后通过Copula方法捕捉资产间的相关性和极端事件的依赖结构,最后应用CVaR来度量整个金融系统的风险溢出效应。 具体步骤如下: GARCH模型应用:对每个资产的收益率序列分别拟合GARCH模型,得到每个资产的条件波动率序列{σti}。 Copula联合分布:利用各资...
GARCH-Copula-CVaR模型是一种复杂的风险度量框架,广泛应用于金融市场,特别是用于分析和量化系统性风险的溢出效应。该模型结合了三个重要的理论框架:广义自回归条件异方差模型(Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, GARCH)、Copula理论以及条件价值风险(Conditional Value at Risk, CVaR)。 GARCH模型主要用...
CVaR,也称为期望尾部损失(Expected Shortfall),是风险度量的一种,它衡量的是在给定的置信水平α下,预期超过VaR(Value at Risk)的损失平均值。对于一个随机变量X,其在置信水平α下的CVaR定义为: AI检测代码解析 在GARCH-Copula-CVaR模型中,首先使用GARCH模型估计单个资产的波动性,然后通过Copula方法捕捉资产间的相关...
简介:本程序基于GARCH-Copula-CVaR模型,使用MATLAB2022A仿真金融系统性风险溢出效应。核心功能包括计算违约点、资产价值波动率、信用溢价及其直方图等指标。GARCH模型用于描述资产收益波动性,Copula捕捉依赖结构,CVaR度量极端风险。完整代码无水印输出。具体步骤:首先通过GARCH模型估计单个资产的波动性,再利用Copula方法构建多资...
摘要:采用基于MonteCar10数值模拟技术的Copula—CVaR风险评估模型讨论copula函数的选择对投资决策的影响, 度量资产组合的集成风险,总结出了资产组合风险度量的一般步骤.通过计算资产组合的VaR和CvaR值,实证检验说 明:ClaytonCopula由于能更好地刻画尾部特征,从而在危机时期准确度更高.根据该模型进行资产选择可以使投资者 ...
Copula—CVaR资产组合选择模型分析
基于GARCH-Copula-CVaR模型的金融系统性风险溢出效应matlab模拟仿真, 视频播放量 500、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 15、转发人数 3, 视频作者 软件算法开发, 作者简介 程序见公众号:软件算法开发,相关视频:基于云模型的车辆行驶速度估计算法matlab仿真,
Copula-CVaR 模型;最后,利用建立的理论模型对上证综指与美国的S&P500 指 数收益率进行实证分析,并结合分析结果给出相应的政策意见。分析结论表明: 第一,基于参数估计的风险溢出效应比非参数估计下的风险溢出效应总体表现要 小,参数估计下的分布假设对风险溢出效应测度有所限制;第二,美国作为成熟 ...
基于Pair_CoPula-CVaR模型的保险投资组合优化