论文研究-基于vine copula方法的股市组合动态VaR测度及预测模型研究.pdf,
以世界十大股票市场指数为例,运用滚动MonteCarlo模拟技术,实证计算了R-vine、D-vine、C-vine及R-vineall t四种vinecopula结构对投资组合的动态VaR预测值,并进一步运用严谨的Back-testing检验方法,实证对比了上述四种vinecopula结构对投资组合的VaR预测能力的优劣.实证结果显示:不论是在等权重还是在mean-CVaR约束条件下,R-vine对投资组合的VaR预测效果是最好的.特别在高分位数水平下,其表现得更为突出.另外,D-vine的预测精度总体上要高于C-vine和R-vineall t的,而节点间全为tcopula的R-vineall t表现相对较差.
