1、 简论对 Copula 函数的选择及其在金融中的若干应用对 Copula 函数的选择及其在金融中的若干应用论文导读：本论文是一篇关于对 Copula 函数的选择及其在金融中的若干应用的优秀论文范文,对正在写有关于函数论文的写有一定的参考和指导作用,得该资产分布的可能，然后对其分布的参数进行估计。在得到了大量的可能的损失和收益的数值后，按照给定的置信度来确定置信度下的资产的 VaR 估计值。 四、混合 Copula 的构造与 Bootstrap 策略的应用 不同的 Copula 函数代表着不同相关性的描述。在金融市场中存在着许多复杂多变的模式，在这种情况下，如果用单一的Copula 函数摘要：C
2、opula 理论是基于联合分布的一种建模策略，函数提供了一种灵活使用的策略，目前被广泛引用在金融领域。本文主要对Copula 函数进行研究，探讨了 copula 函数在金融分析中的主要应用。研究表明 Copula 函数对金融数据的建模和分析有着重要的作用。关键词：Copula 函数；金融； VaR 估计引言随着金融市场规模的不断扩大，金融创新得到了飞速的发展。随着经济增长速度的加快，制度体制也体现出一些弊端。当面对这样的的金融体系，怎样提高金融变量分析的准确性，降低其风险就显得十分的重要，所以需要对研究的策略进行改善和加以分析。1959 年，Copula 函数应运而生，在 20 世纪 90 年
3、代的时候被应用在金融行业。这种 Copula 函数的应用刻画可变量之间的非线性相关的关系，并且还能捕捉到概率分布的尾部相关关系，Copula 函数的应用范围更广，实用性强。资产收益率中的联合分布是存在着很大的非对称性的，所以在本文中主要讨论了如何选择合适的函数来对非线性相关结构进行描述。二、Copula 函数的选择和校验分析通过上述对 Copula 函数和 Sklar 定理的定义和介绍，我们知道利用分布函数的联合分布函数和逆函数可以对变量之间相关结果的Copula 函数进行描述，减少了多变量概率模型的分析难度，试分析的过程变得简单清晰。指定的边缘分布模型能否拟合实际的分布，这对 Copula
4、函数是否正确的对变量的相关结果进行描述很重高，所以要建立边缘分布检验和拟合评价的策略，下面主要指出两种Copula 函数校验的法则：Klugman-Parsa 法则；这种法则是在 1999 年的时候被提出，法则以直观的表达变量的实际分布并指出了分布的你和情况。在校验中如果 P-value 过高，说明这个 Copula 函数符合数据的结构描述。Copula 分布函数检验法则；直观的反映出随机变量和分布函数之间的差异。如果 P-value 的值过高，说明 copula 函数符合数据结构的描述。三、基于 Copula 的 VaR 分析计算近些年，Copula 理论在金融风险投资管理上的应用取得了很大
5、的进展。由于证券的组合是一个随机变量，根据统计学的原理我们知道随机变量的特性是通过概率的分布来准确的描述的，所以组合风险的测量时通过组合收益的概率分布来进行描述的，也就是市场风险测量的 VaR 策略。这种方式比传统的正太分布假设准确。（二）基于 Copula 的投资组合 VaR 的计算就目前的发展状况来看，VaR 策略在 Copula 函数中还没有成为一个完整的体系，计算 VaR 的策略主要为：历史模拟法、方差- 协方差法和蒙特卡洛模拟法。这三种不同类型的算法就决定了 Copula函数的三种不同的 VaR 计算的策略。1.剖析策略基于历史模拟法的一种 Copula-VaR 的剖析策略，它是属于
6、非参数类型的策略。这种策略的优点是：不需要对收益的分布进行假定，能够很好地处理非正态分布和非线性组合，清楚明了易于理解。主要确定是收益未来的变化值和历史的变化值一样都服从独立的同分布，并且概率是不随时间变化的，这就导致和实际的金融市场的变化是不一致的，就会造成预测结果与实际值不符的现象，造成了不必要的损失和影响。2.Copula 变换相关系数的 VaR 分析传统的方差-协方差策略不能准确的对非正态分布的相关性进行描述，所以 copula 函数分析法用之相关系数 kendallij=4C（u，v）dC（u ，v）-1 的替换线性相关系数，最后得到了基于 Copula 的变换系数 VaR 计算的分
7、析策略。这种分析策略在原来的方差基础上改造所以传统的计算方式也适用。3.Copula 的蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是属于全值估计的法，其中生成的伪随机数中包含了很多的观测值，此策略较之之前的两种策略更为精确。利用这种策略不需要对金融资产的历史数据进行风险估计，而是首先去获得该资产分布的可能，然后对其分布的参数进行估计。在得到了大量的可能的损失和收益的数值后，按照给定的置信度来确定置信度下的资产的 VaR 估计值。四、混合 Copula 的构造与 Bootstrap 策略的应用不同的 Copula 函数代表着不同相关性的描述。在金融市场中存在着许多复杂多变的模式，在这种情况下，如果用单一的 C
8、opula 函数是无法整体的反映出相关变化的情况，所以就要对 Copula 函数进行混合，利用不同函数的特点对整体的金融数据进行分析，从而更加准确的估计出金融市场的相关变化和复杂结构。在金融分析领域中采用 Bootstrap 的策略来对 Copula 函数进行参数估计，避开了传统估计方式村子的无法求解出的参数的情况。并且这种方式在使用上具有更高的灵活性和准确性。从上述分析中可知，分布假设会导致剖析式的剖析难度，但是 Bootstrap 策略为我们提供了一种解决理由的简单方式，提高了效率。五、结语本文主要对 Copula 函数的相关概念和 VaR 估计值的估计进行了详细的介绍。在金融分析领域中应
9、用 Copula 函数进行估计和分析具有一定的市场应用价值。Copula 在金融行业的广泛应用，对相关性进对 Copula 函数的选择及其在金融中的若干应用由.zglith MModeling sample selection using Archimedean CopulasJconometrics Journa，2003，6： 99-1235Frey RDependent defaults in models of portfolio credit riskADepartment of Mathematics，University of Leipzig，20036Fermanian?J?D.?Goodness-of-Fit?Tests?for?CopulasJ.?Multivariate?Anal，2005，?95(11):?119-152.7Aiper?Ozun，A.C.，?Portfolio?Value-at-Risk?e-Varying?Copula:?Evidence from?the?Americas，odular?dependence?ordering?on?a?class?of?multivariatecopulasJ.?Statistics?and?Probability?Letters，?2002 ，57(4):375-385.
