freepeople性欧美熟妇, 色戒完整版无删减158分钟hd, 无码精品国产vα在线观看DVD, 丰满少妇伦精品无码专区在线观看,艾栗栗与纹身男宾馆3p50分钟,国产AV片在线观看,黑人与美女高潮,18岁女RAPPERDISSSUBS,国产手机在机看影片

正文內(nèi)容

度量收益率的實(shí)際分布和相關(guān)性對(duì)資產(chǎn)組合選擇績(jī)效的影響(留存版)

  

【正文】 的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行多次模擬。 :資產(chǎn)組合選擇的績(jī)效比較(1)實(shí)證過(guò)程的描述基于效用函數(shù)的資產(chǎn)選擇是一種事前(ex ante)的投資決策。資產(chǎn)組合中各只股票樣本期為1994年3月14日—2001年12月31日。表1 資產(chǎn)組合實(shí)現(xiàn)的收益率統(tǒng)計(jì)均值標(biāo)準(zhǔn)差VaR95CVaR95GaussCopula + 正態(tài)GARCH模型tCopula + GARCHEVT模型GaussCopula + GARCHEVT模型RiskMetrics 條件正態(tài)分布模型表2 資產(chǎn)組合實(shí)現(xiàn)的績(jī)效統(tǒng)計(jì)均值/標(biāo)準(zhǔn)差均值/VaR95均值/CVaR95偏度GaussCopula + 正態(tài)GARCH模型tCopula + GARCHEVT模型GaussCopula + GARCHEVT模型RiskMetrics 條件正態(tài)分布模型從夏普指數(shù)、調(diào)整的績(jī)效指數(shù)和偏度等反映資產(chǎn)組合選擇績(jī)效的指標(biāo)看,基于不同Copula函數(shù)和邊緣分布函數(shù)的資產(chǎn)組合選擇績(jī)效由高到低的排列順序?yàn)椋簍Copula + GARCHEVT模型、GaussCopula + GARCHEVT模型、GaussCopula + 正態(tài)GARCH模型、RiskMetrics 條件正態(tài)分布模型。m, extreme risks in tranquil and volatile markets using conditional extreme value theory. Department of Economics, Lund University, 2001[23] 封建強(qiáng).滬、深股市收益率風(fēng)險(xiǎn)的極值VaR測(cè)度研究.統(tǒng)計(jì)研究,2002(4):3438[24] Box ,Jenkins .時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)與控制.顧嵐譯.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,1997[25] 顧嵐.時(shí)間序列分析在經(jīng)濟(jì)分析中的應(yīng)用.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,1994[26 羅伯特 S.平狄克,丹尼爾 L.魯賓費(fèi)爾德.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè).北京:機(jī)械工業(yè)出版社,1999[27] Neftci, calculations, extreme events, and tail estimation. Journal of Derivatives 2000, spring: 23–38[28] Danielsson, J., de Haan, L., Peng, L. and De Vries, . Using bootstrap method to choose the sample fraction in tail index estimation. Journal of Multivariate Analysis 2001, 76:226248[29] Mattys, G., Beirlant, J. Adaptive threshold selection in the tail index estimation: In: Embrechts, P. (Ed), Extremes and Integrated Risk Management, Risk book in association with UBS Warburg, 2000:319[30] 馬超群,李紅權(quán),徐山鷹,楊曉光,李暉.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的完全參數(shù)方法及其在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2001(4):7490[31] 馬超群,李紅權(quán),張銀旗.風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法在金融風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用.預(yù)測(cè),2001,20(2):3437[32] Liu, ., Miller, D. Portfolio value at Risk—Modeling, estimation, and implications. West Lafayette, Indiana, USA: Purdue University, 2002[33] Liu, ., Miller, D. Optimal hedging in an emerging market with a copula model of heavytailed logreturns. West Lafayette, Indiana, USA: Purdue University, 2001[34] Di Clemente, A. and Romano, C. Measure and optimization portfolio credit risk: a copula approach. Working paper, Department of Economic Theory and Quantitative Methods for the Political Choices, University of Rome, 2003b[35] Di Clemente, A. and Romano, C. Measuring portfolio valueatrisk by a copulaevt based approach. Working paper, Department of Economic Theory and Quantitative Methods for the Political Choices, University of Rome, 2003[36] Durrleman, V., Nikeghbali, A. and Roncalli, copula is the right ones? Working Paper, Groupe de Recherch233。參考文獻(xiàn)[1] Markowitz, selection. Journal of Finance, 1952(7): 7193[2] Markowitz, selection: Efficient Diversification of Investment. New York: John Wieyamp。、偏度等指標(biāo)來(lái)反映資產(chǎn)組合的績(jī)效[51~53] 。資產(chǎn)組合股票包括:真空電子、原水股份、華晨集團(tuán)、上海石化、濟(jì)南輕騎、悅達(dá)投資、馬鋼股份、華北制藥、東方明珠、四川長(zhǎng)虹。第(3)種方法和第(4)種方法的邊緣分布函數(shù)相同,只是連接函數(shù)不同,通過(guò)第(3)種方法和第(4)種方法對(duì)比可以檢驗(yàn)不同的Copula函數(shù),即度量金融資產(chǎn)收益率的相關(guān)性對(duì)資產(chǎn)組合選擇的影響。⑤令。在時(shí)間t,投資者根據(jù)已知的信息,通過(guò)對(duì)組合資產(chǎn)的選擇以實(shí)現(xiàn)在t+1時(shí)刻的最大化期望效用。④令,則。為此必須采用一種新的方法估計(jì)相關(guān)系數(shù)矩陣R。因此,t連接函數(shù)比Gauss 連接函數(shù)應(yīng)用更廣泛。Di Clemente(2002)假設(shè)收益率的均值為零,采用EWMA(指數(shù)移動(dòng)平均)模擬資產(chǎn)收益率的方差方法也不合理。對(duì)于金融資產(chǎn)i,直接根據(jù)最近n期歷史收益率數(shù)據(jù)運(yùn)用AR(1)和GARCH(1,1)模型建模,在采用偽極大似然(QML)方法估計(jì)出模型參數(shù)基礎(chǔ)上,可以得到最近n期的條件均值和條件方差。d維Copula函數(shù)C是把多個(gè)隨機(jī)變量的聯(lián)合分布與它們各自的邊緣分布連接在一起的函數(shù)。第二種非對(duì)稱(chēng)是金融資產(chǎn)收益率之間相關(guān)的非對(duì)稱(chēng):這種非對(duì)稱(chēng)相關(guān)表現(xiàn)為,在市場(chǎng)處于下降的趨勢(shì)時(shí)(熊市),尤其是極端下降時(shí),金融資產(chǎn)收益率之間的相關(guān)性比正常時(shí)或上升時(shí)(牛市)的相關(guān)性大。 extreme value dependence。 performance evaluation0 引 言 資產(chǎn)組合選擇理論主要是研究如何在最小風(fēng)險(xiǎn)的條件下實(shí)現(xiàn)最大化期望收益。對(duì)于多元連續(xù)分布函數(shù),一元邊緣分布函數(shù)和多元分布函數(shù)相關(guān)結(jié)構(gòu)能夠被分離,多元變量之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)可以用適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù)表示。由于極值分布只描述樣本的上下尾部分布,用到的很小一部分樣本信息,為了使所有樣本反映的信息得到充分的運(yùn)用,對(duì)于在處于上下尾部閥值之間的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),采用正態(tài)分布(或經(jīng)驗(yàn)分布)方法估計(jì)分布函數(shù)。在資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)管理中,選擇那一種連接函數(shù)要考慮到兩方面的影響因素[36]。對(duì)于tCopula函數(shù)理想的參數(shù)估計(jì)方法應(yīng)該是根據(jù)EML(exact likelihood method)對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣R和自由度進(jìn)行同時(shí)估計(jì)。這種方法的最大優(yōu)點(diǎn)是基于秩相關(guān),克服了傳統(tǒng)的線性相關(guān)的不足,在估計(jì)矩陣R時(shí)不涉及到自由度的信息。如果R是正定的,則存在矩陣,使得。對(duì)于式(12)的優(yōu)化求解問(wèn)題,從理論上講需要多重積分及之間的聯(lián)合分布函數(shù)[45]。用AR(1)模型模擬金融資產(chǎn)收益率的條件均值。事前的投資決策只有通過(guò)事后(ex post)的驗(yàn)證才能判斷其是否科學(xué)合理。(3)計(jì)算與分析我們從第1267期(1999年5月4日)開(kāi)始,按照上述方法,滾動(dòng)計(jì)算下一期資產(chǎn)組合實(shí)現(xiàn)的收益率和效用,直到計(jì)算到1508期(2000年5月8日)為止,共242期。由于CRRA投資者偏好具有正偏度系數(shù)的資產(chǎn),因此,偏度系數(shù)也能反映資產(chǎn)組合的績(jī)效。 Op233。而本文應(yīng)用的Copula函數(shù)是度量金融資產(chǎn)收益率
點(diǎn)擊復(fù)制文檔內(nèi)容
環(huán)評(píng)公示相關(guān)推薦
文庫(kù)吧 www.dybbs8.com
備案圖鄂ICP備17016276號(hào)-1