论文摘要：投资组合风险测度研究——基于Copula理论和传统方法的比较分析

受金融危机影响，全球股票市场以及债券市场不景气，国际金价大幅上涨，黄金市场表现抢眼，黄金已经与股票、债券一样，成为一种非常重要的投资工具。近年来，机构投资者队伍不断发展壮大，影响力也不断增强，由于机构投资者通常进行多元化投资，因此，黄金同其它投资工具一样，成为机构投资者投资组合中非常重要的部分。多数银行私人银行资产报告中就显示，其资产组合包括股票、债券、黄金、外汇以及房地产这五类资产，并且对黄金资产走势保持乐观态度。由于机构投资者采用多元化投资策略，因此在计算资产组合VaR时应该选择较为精确并且计算速度快的方法，现在计算资产组合VaR的方法有很多种，包括历史模拟法、参数法、蒙特卡洛模拟法，根据目前的文献资料，机构投资者多采用传统方法，例如内部模型法等来计算资产组合的VaR。传统的VaR计算方法明显存在着一些缺点，如正态分布的假设、线性假设、缺乏对极端事件的考虑以及金融资产之间尾部相关性等。这些因素都会影响投资组合的效果和风险，对VaR计算的精确度产生很大影响。而Copula的理论相对于传统方法有着理论优势，Copula函数可以把几个边际分布连成一个联合分布，不用假定边际分布是正态分布，Copula函数导出的一致性和相关性测度应用范围更广、实用性更强，可以捕捉到变量间非线性、非对称的相关关系，特别是容易捕捉到分布尾部的相关关系。本文首先基于传统方法，对包含黄金、股票和债券的投资组合风险进行度量，再利用Copula函数和GARCH模型，建立Copula-GARCH-t模型，利用历史模拟法、参数法以及蒙特卡洛模拟法，对黄金、股票以及债券的投资组合风险进行实证研究分析，最后在风险最小的情况下，给出三种资产的投资比例。结果表明，T分布对数据描述好于正态分布，从而计算结果相对较为准确。Copula-GARCH(1,1)-t模型与数据拟合效果很好，因此通过Copula模型模拟出的随机数也接近真实收益率，在计算资产组合的风险时更为准确，可信度更高。从KuPiec检验计算结果来看，蒙特卡洛模拟法要明显优于几种传统方法，历史模拟法和Risk Metrics法存在低估风险的可能，而GARCH-T模型存在高估风险的可能。并且Copula模型解决了蒙特卡洛模拟法计算时间长的缺点。而运用蒙特卡洛模拟法计算VaR时，模型的选择至关重要，T-Copula模型要明显优于正态Copula模型，计算结果比正态Copula模型略大一些，这是因为T-Copula模型充分考虑到资产的厚尾分布，计算结果更加保守。当投资额为700.6元、风险最小时，在95%置信水平下，投资组合VaR为16.54元，即资产组合的最大损失为16.54元，为投资额的2.36%。在99%的置信水平下，VaR为18.95元，为投资额的2.70%。从结果看，预期损失占投资额比例很小，保值效果较好。根据文章得到的结论可知：机构投资者在计算投资组合的VaR时，可以利用Copula-GARCH(1,1)-t模型进行计算，不但计算速度较快，而且结果较传统方法更为精确，对机构投资者确定投资策略非常有价值。

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