动态GARCH-EVT-Copula模型在金融序列局部分析中的应用

作者：徐刚刚; 杜海霞; 范雪芹; 魏轩浩; 谢佳洋

来源：兰州文理学院学报(自然科学版), 2020, 34(04): 10-16.

DOI：10.13804/j.cnki.2095-6991.2020.04.003

• 两步法估计
• VaR
• ARCH效应
• 蒙特卡洛模拟
• 局部分析

随着经济的发展,金融数据的分布不仅表现出明显的波动集聚性,而且还具有时变性和局部联动性.首先选取GARCH-EVT模型对单一序列进行建模,通过模型对比分析选出合理的边缘分布.其次利用几类Copula函数分别从金融数据的整体、中间、上尾以及下尾分布特征建立GARCH-EVT-Copula模型,然后采用蒙特卡洛模拟方法计算多资产投资组合的VaR.最后结合Kupiec检验方法来验证模型的预测效果.实证研究表明:从整体数据拟合结果来看,T-copula模型比正态Copula模型更具说服力.由于Frank Copula模型的密度分布具有对称性,因此对金融序列中间数据的刻画也较为准确.利用Gumbel Copula与Clayton Copula模型分别对序列的上尾和下尾数据建模,结果也很理想.因此选用合理的GARCH-EVT Copula模型来分析金融序列的局部分布显得很有意义.

• 单位
  新疆农业大学; 数理学院