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...
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...
第一步,将金融资产对数收益率数据x通过经验分布函数转化为均匀变量(uniform variates) 第二步,利用密度似然函数估计Copula函数的参数: GARCH-EVT-Copula 模型计算 VaR 本文将开放式基金看做是一个资产组合,以每只基金所持有的股票收益率为研究对象,从投资组合的角度利用多元GARCH-EVT-Copula模型来计算基金的VaR值 读取...
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...
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)。
1、#数据处理思路#1,原始数据为4组时间序列;#读取软件包library(fGarch)library(quantmod)library(ghyp)library(copula)#设置工作目录#读取数据data=read.csv(Data.csv)head(data)#PoundJpanUsdEur#1-0.016689192-0.006422036-0.0041613040.001084608#20.0000000000.0059939300.000000000-0.034008741#30.000000000-0.0068502730....
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...
r 语言 garch copula var 模型 附代码数据 ## Warning in adf.test(yield): p-value smaller than printed p-value ## ## Augmented Dickey-Fuller Test ## ## data: yield ## Dickey-Fuller = -13.844, Lag order = 13, p-value = 0.01 ## alternative hypothesis: stationary ## Warning in pp....
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。
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族模型进行资产...