摘要
Copu la函数广泛地应用于金融领域,特别在金融市场上的风险管理、投资组合的选择、资产定价等方面已经成为解决金融问题的一个有力的工具。我们选取了三种具有代表性的Copu la函数对金融时间序列建模,以描述不同金融数据间的相依关系,并将其应用于证券市场的风险度量,进行Monte Carlo模拟计算投资组合的VaR。将Copu la方法的计算结果与传统的正态假设模拟结果比较表明,Copu la方法对金融风险的度量要明显优于正态方法。
In this paper, we adopt a new method -- Copula to measure the dependence of financial data and compute the market risk. We used three different Copulas to model financial time series in empirical research and compute the VaR of portfolios. When we compared the results of different simulations which computed by Copulas and by Gaussian method, it turns out that Copula method is much better than the Gaussian one.
出处
《吉林大学社会科学学报》
CSSCI
北大核心
2006年第2期85-91,共7页
Jilin University Journal Social Sciences Edition
基金
教育部重点研究基地重大项目(05JJD790005)
