基于CopulaSVGPD模型的投资组合风险度量

对于多元金融资产组合，针对资产收益的厚尾性、波动的畀方差性及资产间的非线性相关结构等特征，采用SV．t模型与极值理论结合刻画单个资产收益的波动性及尾部分布特征，应用Copula函数处理多元资产间的相关性，并结合Monte Carlo模拟对投资组合进行风险测度．通过对华安创新基金的实证分析结果表明，基于SV．GPD的边缘分布模型能有效地刻画金融资产收益时序并较为精确地处理资产收益尾部的异常变化，相比其他风险度量模型具有更好的优越性，基于Copula．SV．GPD模型的多元资产组合对风险测度能力更强，能有效地管理投资风险．