论文基于Copula—SV—t模型开放式基金投资组合优化是关于开放式基金方面的论文题目、论文提纲、封闭式基金论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘要：现代投资组合理论要求投资者研究不同金融资产间非线性非正态的分布特征和相关关系,进而优化相应的资产组合.结合SV-t模型和Copula函数,对单支开放式基金收益率分布的厚尾特征和不同基金间非线性的相关关系进行描述,并用ES方法度量不同权重下基金组合间的风险.实证表明：t-Copula函数下的模型更能反映出组合间的尾部相关性,此时最优组合下ES较正态Copula函数下的结果要小,说明t-Copula函数下的Copula-SV-t模型在实际中更具应用价值.
关 键 词：开放式基金组合;SV-t模型;Copula函数;ES（Expected Shortfall）
中图分类号：F831.5 文献标识码：B 文章编号：1006-3544（2014）04-0054-06
一、引言
Markowitz以均值-方差为基础的投资组合理论认为多样化分散投资能够降低风险,但该理论建立在资产服从正态分布及各资产间存在线性相关关系的基础上,这种假设经常与事实相违背：首先,金融资产收益率序列通常并不符合正态分布,而是呈现出“厚尾”特征;其次,随着金融市场及金融工具的飞速发展,金融资产间的相关关系越来越趋向于非线性, 传统以Person"s线性相关系数?籽为代表的线性度量模式已远远不能对其进行描述.在此情况下,投资组合优化就集中于两个问题的解决：第一,选择较为合适的模型拟合单个资产收益率序列的分布;第二,利用相关技术对金融资产间非线性相关关系进行测度.
针对上述第一个问题,现有文献主要利用条件异方差对单个资产收益和波动（风险）之间的关系进行联合建模,在这其中,SV（随机波动,Stochastic Volatility） 模型因引入了一个与条件方差独立且随机变动的项?着t而更具灵活性,被许多研究者认为更适合于金融资产收益与风险的建模分析[1][2] .Liesenfeld和Jung曾经分别用标准正态分布、 标准化学生t分布和GED来拟合?着t的分布,通过对六支主要德国股票日收益率的研究, 揭示出学生t分布SV模型（SV-t）能够同时精确地捕捉到收益率分布的厚尾性以及平方收益率序列间缓慢衰减的自相关关系,而对于非常大的自由度,该分布同时也能近似刻画正态分布的尾部行为, 因而在实际中获得了广泛应用 [3] .
针对上述第二个问题,因Copula函数具有在单增变换下相关结构及秩相关系数保持不变这个突出特性,因而可以用于非线性非正态相关关系的测度,目前已在金融变量间相关性分析及投资组合风险度量方面获得了广泛的关注. 如Li运用Copula函数对信用风险模型中的相关性进行了研究 [4] ;Clemente和Romano将Copula函数与极值理论结合在一起,计量了意大利资本市场投资组合的VaR [5] ; 包卫军等人利用多维Copula函数测量了金融资产投资组合的CVaR [6] ;任仙玲等在Copula函数下推导出ES（Expected Shortfall,期望损失）的计算公式 [7] ,具体地,ES是指损失超过VaR的条件期望值,满足次可加性及凸性等优良性质,可弥补VaR不能处理资产收益因极端价格变动而遭受严重损失的情形, 因此被许多研究者认为是VaR方法的一个自然而然的替代.
综上所述,SV-t模型、Copula函数以及ES方法在风险度量和投资组合分析中具有广泛的应用基础.因此,本文以中国开放式基金组合为研究对象,构建多维Copula-SV-t模型测度其分布特征和相关关系, 在对组合ES进行度量的基础上优化其资产配置.本文的安排如下：首先依据晨星公司对中国开放式基金的星级评价结果,筛选出不同类型不同投资风格的四支优质基金,将其构造成一个投资组合;其次,利用SV-t模型拟合组合内各支基金收益率序列的边缘分布,进而利用多元Copula函数对组合收益率的联合分布建模;最后,随机抽取产生组合不同的权重, 计算在相应置信水平下使得ES最小的权重组合,完成优化.
二、模型设定
（一）SV-t模型及其参数估计
依据Liesenfeld等人 [3] 和Jacquier等人 [8] 提出的模型,本文构造的SV-t模型如下：
rt|?滓t等于?滓t ?着t,?着t等于■zt,t≥1 （1）
ln ?滓■■| ln ?滓■■,?滋,?准,?滓?浊等于?滋+?准（ln ?滓■■- ?滋）+ut,ut等于?滓?浊?浊t,t≥1（2）
v/?棕■■～?字■■ （3）
其中,（?浊t,zt）i.i.d.～N（0,I2）,另设：ln ?滓■■～N（ ?滋,
■）.
由（1）式及（3）式以及学生t分布的定义揭示出：?着t等于■zt等于■的边际分布是一个具有自由度v的学生t分布,即：
f（?着t|v）等于■（1+?着■■/v）-（v+1）/2
因此,rt /?滓t的条件分布也服从一个自由度为v的学生t分布：
f（rt|Ht,v）等于■（1+r■■/（?滓■■v））-（v+1）/2
等于■（v+r■■/?滓■■）-（v+1）/2
这就能刻画出收益率分布的厚尾特征.
因Jacquier等人和Yu发现在SV模型的参数估计方面, 马尔科夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法能够提供一个完全似然基础的推断, 且在估计的精度和效率方面优于伪极大似然法 [1][9] .在众多实现MCMC的算法中,Gibbs抽样方法因流行性和收敛性而广受瞩目, 在样本量足够大的时候,该算法可以产生精确的后验均值.因此本文选用基于Gibbs抽样的MCMC方法对SV模型的参数进行估计.
总结:本论文主要论述了开放式基金论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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