摘 要：采用基于MonteCarlo數(shù)值模擬技術(shù)的Copula-CVaR風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型討論Copula函數(shù)的選擇對(duì)投資決策的影響，度量資產(chǎn)組合的集成風(fēng)險(xiǎn)，總結(jié)出了資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)度量的一般步驟。通過(guò)計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR和CVaR值。實(shí)證檢驗(yàn)說(shuō)明：Clayton Copula由于能更好地刻畫尾部特征，從而在危機(jī)時(shí)期準(zhǔn)確度更高。根據(jù)該模型進(jìn)行資產(chǎn)選擇可以使投資者的選擇更加穩(wěn)健。

關(guān)鍵詞：Copula-CVaR；相關(guān)性分析；股票市場(chǎng)

中圖分類號(hào)：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-3544(2010)02-0054-05

在金融市場(chǎng)中，由于金融收益序列往往呈現(xiàn)出偏斜厚尾，使得各類風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系往往是非線性的，傳統(tǒng)的線性相關(guān)系數(shù)不能正確描述變量間的非線性關(guān)系，而基于秩相關(guān)的Copula函數(shù)能較好地捕獲變量間的非線性相依關(guān)系，因此當(dāng)前采用Copula方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)之間的相依性進(jìn)行描述變得越來(lái)越流行。由于Copula函數(shù)的選取、參數(shù)的估計(jì)方法等都會(huì)影響模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度，為此Patton(2006a，b)對(duì)相關(guān)問(wèn)題做了有益的探討。Kale et al，(2007)提出了如何選擇合適的Copula函數(shù)的一些方法。但是，如何選擇合適的Copula函數(shù)仍然是一個(gè)難點(diǎn)。Monte Carlo方法在求解多維問(wèn)題上有很大的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槠涫諗克俣扰c問(wèn)題維數(shù)無(wú)關(guān)。在應(yīng)用過(guò)程中，多元相關(guān)隨機(jī)變量的生成一直是一個(gè)不容易解決的難題，這也限制了，Monte Carlo方法在多維問(wèn)題上的應(yīng)用。Copula理論將多元隨機(jī)變量的聯(lián)合分布分成了多元隨機(jī)變量的邊緣分布和相關(guān)性結(jié)構(gòu)兩個(gè)部分，從而能夠很容易地使用Monte Carlo方法生成非多元正態(tài)分布的隨機(jī)變量?；谝陨蟽蓚€(gè)原因，本文從實(shí)際運(yùn)用的角度出發(fā)，采用基于Monte Carlo數(shù)值模擬技術(shù)的Copula-CVaR風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型討論Copula函數(shù)的選擇對(duì)投資決策的影響，度量資產(chǎn)組合的集成風(fēng)險(xiǎn)。