多金融資產的定價與風險測度：基於Copula理論的研究（簡體書）

《產業經濟研究學術文庫．產業金融系列：多金融資產的定價與風險測度．基於Copuia理論的理論》主要探討了將Copula理論應用在金融領域，分析基於Copula理論的多金融資產定價與風險測度的建模方法與應用，從如下幾個角度對Copula理論在金融領域的應用進行了系統分析研究：1.應用Copula理論，建立Copula-SV模型，該模型可以同時描述多個資產的收益率之間的相依關係與波動之間的相關關係；2.基於Copula理論，用對分析高頻數據的已實現波動方法，建立Copula-RV模型，討論了多變量高頻數據已實現波動的動態相依關係；3.考慮衍生品的多個標的資產相依關係，建立了基於Copula理論的多個股票為標的物的期權定價模型，並給出了基於多個資產標的物的期權定價方法；4.通過仿真試驗分析了Copula函數可以將變量的邊緣分佈與相依結構統一在聯合分佈中研究，解釋了聯合分佈不依賴於其邊緣分佈的原因，說明了Copula函數在構建聯合分佈的重要作用。《產業經濟研究學術文庫．產業金融系列：多金融資產的定價與風險測度．基於Copuia理論的理論》是作者在系統整理其博士學位論文基礎上完成的，既有對相關基礎理論知識的系統介紹，也有對中國金融市場的大量實證分析。

戰雪麗，女，1979年出生，山東煙臺人，管理學博士，現為北京物資學院講師。2004年于天津大學管理學院師從張世英教授從事金融計量方向的研究，2007年獲得管理學博士學位。主要研究領域為金融計量、金融資產相關性度量、金融衍生工具分析。在《系統管理學報》等雜誌發表多篇學術論文。

《多金融資產的定價與風險測度:基于Copula理論的研究》是作者在系統整理博士學位論文基礎上完成的，既有對相關基礎理論知識的系統介紹，也有對中國金融市場的大量實證分析。

第一章 導論1.1 選題背景1.1.1 金融市場的相關性增強、關係更複雜1.1.2 金融計量學的發展1.1.3 Copula理論為多金融資產分析帶來了新思路1.2 國內外研究現狀1.2.1 Copula理論在金融中的應用呈現"叢林"現象1.2.2 相關性、一致性以及相依性的研究1.2.3 集中于Copula-GARCH建模應用研究1.2.4 Copula理論在金融高頻數據分析中的應用1.2.5 動態Copula模型的研究1.2.6 Copula模型的估計與模型檢驗的研究1.3 研究的理論意義與現實意義1.3.1 理論意義1.3.2 現實意義1.4 技術路線、結構安排與主要創新1.4.1 技術路線1.4.2 結構安排1.4.3 主要工作和創新點第二章 Copula理論引入到金融市場分析的理論架構2.1 Copula理論的優越性2.1.1 相依測度不變性2.1.1.1 一致性和相關性測度2.1.1.2 尾部相關測度2.1.2 構造多元Copula函數族2.1.3 建立基於Copula理論的金融模型2.2 傳統多變量金融市場分析的不足2.2.1 資產間相依關係描述的局限性2.2.2 建立多個金融資產模型的局限性2.3 基於Copula理論的多金融資產建模2.3.1 建立基於Copula理論的多金融資產模型的優越性2.3.2 基於Copula理論的多金融資產建模的過程2.3.3 建立基於Copula理論的多金融資產模型2.4 本章小結第三章 基於Copula-SV模型的多金融資產風險測度3.1 金融風險分析3.1.1 金融風險測度-VaR3.1.2 目前金融風險測度方法存在的不足3.1.3 引入Copula理論分析金融風險3.2 隨機波動建模3.2.1 SV模型3.2.2 SV模型估計方法3.3 建立Copula-SV模型測度多金融資產風險3.3.1 建立單個資產的SV模型3.3.2 選擇Copula函數3.3.3 建立Copula-SV模型、參數估計和檢驗3.3.4 用Copula-SV模型測度多金融資產組合風險3.4 股票市場風險測度實證分析3.4.1 數據處理3.4.2 多元正態Copula-SV-t模型3.4.3 多元正態Copula-GARCH-t模型3.5 本章小結第四章 基於Copula-RV模型的多金融資產風險測度4.1 已實現波動理論與建模4.1.1 已實現波動理論4.1.2 已實現波動建模4.2 建立Copula-RV模型測度多金融資產風險4.2.1 分析單個資產的已實現波動序列4.2.2 選擇Copula函數4.2.3 建立Copula-RV模型、參數估計和檢驗4.3 實證分析4.3.1 數據處理及邊緣分佈分析4.3.2 Copula函數的選擇4.4 本章小結第五章 基於Copula理論的金融資產期權定價模型5.1 資產定價基本理論5.1.1 套利定價理論5.1.2 股票價格行為模式5.2 期權定價理論與模型5.2.1 單個標的資產的期權定價模型分析5.2.2 多標的股票期權定價模型分析5.3 建立基於Copula理論的多金融資產期權定價模型5.3.1 期權定價模型的變形5.3.2 基於Copula理論的二元期權定價模型5.3.3 基於Copula理論的多元期權定價模型5.4 本章小結第六章 邊緣分佈與Copula函數對金融分析差異性比較6.1 多元Copula函數的構建6.1.1 多元橢圓Copula函數6.1.2 多元Archimedean-Copula函數6.2 基於Copula理論的金融資產定價與風險測度模型的選擇6.2.1 單個資產建模的靈活性6.2.2 多元Copula函數選擇的靈活性6.2.3 建立最適合需要的多資產分析模型6.3 仿真試驗分析6.3.1 仿真試驗範圍設定6.3.2 選擇不同的Copula模型進行比較6.4 本章小結第七章 總結與展望7.1 論文工作總結7.1.1 Copula理論及其應用研究綜述7.1.2 基於Copula-SV模型的多金融資產風險測度7.1.3 基於Copula-RV模型的多金融資產風險測度7.1.4 基於Copula理論金融資產期權定價模型7.1.5 邊緣分佈與Copula函數對金融分析差異性比較7.2 研究與展望7.3 結束語附錄參考文獻後記

2.穩健性
在計算樣本線性相關系數的時候，某一對異常的觀測值可能會對結果產生很大的影響；而建立在秩統計量基礎上的秩相關系數就不會受這樣問題的困擾，對異常數據具有較強的穩健性。
3.對相依關系的描述程度
線性相關系數描述的只是線性相依關系，不能對非線性相依關系進行描述。秩相關系數在保持了對線性相依關系解釋的同時，還能解釋非線性單調相依關系，其應用價值遠要比線性相關系數大，且在大部分實際應用中，線性相依關系并不足以刻畫問題的本質。
2.2.2 建立多個金融資產模型的局限性
以往對金融市場的分析，若分析對象為多個金融變量，一般先假設每個變量都服從正態分布或t—分布，然后建立多元正態分布或多元t—分布的模型，這樣假設的主要原因是目前分析多個變量的聯合分布模型多用這兩個。而研究表明，金融市場無法滿足這種假設條件。例如：匯率的日收益率服從t—分布。而且不同匯率的t—分布函數具有不同的自由度參數。因此，若要分析多個匯率日收益率時，除非它們的自由度非常接近，否則很難用一個現有的分布如多元t—分布來描述多個匯率的聯合分布，因為多元t—分布要求它的多個邊緣分布都具有相同的自由度。在實際應用中，如果我們要研究兩個具有完全不同邊緣分布的變量的聯合分布，如股票指數與匯率的聯合分布，顯然很難在現有的二元分布中找到一個合適的分布。然而在許多金融問題，如期權定價、投資組合的VaR計算等中，我們又需要知道聯合分布的密度函數。因此在現實中，很難找到一個給定的分布可以用來分析實際的金融問題。
2.3 基于Copula理論的多金融資產建模
在金融分析中，很多問題都不能去使用一個給定的分布，因此需要尋找一個能很好描述某些金融現象的實用分布。運用Copula技術，可以將多元分布分解為單個變量的邊緣分布和一個描述變量之間相關結構的Copula函數，這使建模問題大大簡化，同時也提高了模型的實用性，所以Copula技術可以成為構建金融模型的有力工具。