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    基于時(shí)變C-Vine-Copula 的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度量

    2021-11-28 10:25:06虞情李晉枝中央民族大學(xué)
    品牌研究 2021年9期
    關(guān)鍵詞:模型

    文/虞情 李晉枝(中央民族大學(xué))

    一、引言

    金融風(fēng)險(xiǎn)的本質(zhì)是損失的不確定性,現(xiàn)代金融管理中這種不確定性并不是孤立的,需要考慮多變量之間的關(guān)系,多變量之間可能會(huì)因此存在著傳染效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)資本的測(cè)算依據(jù)和核心技術(shù)在于風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量,從數(shù)據(jù)過(guò)濾到金融建模再到數(shù)據(jù)仿真,以及風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算和回溯檢驗(yàn),概括了經(jīng)濟(jì)資本風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的整個(gè)過(guò)程。

    VaR 是現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量常用的指標(biāo),本文以VaR 開展風(fēng)險(xiǎn)研究。為了度量多元變量之間的非線性相關(guān)關(guān)系,本文借助時(shí)變C 藤Copula的方法。Copula 函數(shù)經(jīng)歷了從二元到多元,靜態(tài)到動(dòng)態(tài),傳統(tǒng)多元到藤結(jié)構(gòu)的研究階段,現(xiàn)在已經(jīng)比較成熟,也有許多經(jīng)典的文獻(xiàn)可以查閱借鑒。Copula 由Sklar(1959)引入并提出了Sklar 定理;Embrechts et al.(2003)用Copula 函數(shù)計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR 值;Patton(2001)首先研究時(shí)變Copula 函數(shù),令時(shí)變參數(shù)服從類似于ARMA 過(guò)程;Creal(2008)憑借GAS 模型將動(dòng)態(tài)Copula 函數(shù)的建模應(yīng)用在函數(shù)種類上拓展到了阿基米德函數(shù)的動(dòng)態(tài)模型;Bedford and Cooke(2001,2002)對(duì)二維情形開展研究,分別設(shè)定Pair-Copula,從而簡(jiǎn)化了估計(jì)方法。近年來(lái),全球經(jīng)濟(jì)的不確定性以及股票和債券市場(chǎng)的高度波動(dòng),刺激了投資者將黃金和其他貴金屬納入投資組合的興趣。貴金屬是一種有用的對(duì)沖工具,因?yàn)樗鼈儗?duì)其他金融資產(chǎn)的依賴性較低,當(dāng)金融市場(chǎng)出現(xiàn)極端的市場(chǎng)波動(dòng)時(shí),貴金屬可能會(huì)表現(xiàn)出避險(xiǎn)資產(chǎn)的特征。因此,本文以金、銀等六種貴金屬為研究對(duì)象,以基于GAS(1,1)理論的C-Vine-Copula 為研究方法,用蒙特卡洛模擬法計(jì)算這六種貴金屬資產(chǎn)組合的VaR。

    二、研究方法

    (一)C-Vine-Copula 模型

    考慮一個(gè)n維隨機(jī)向量帶有聯(lián)合密度函數(shù)和分布函數(shù)F(x1,x2,…,xn),根據(jù)Sklar(1959)定理,該隨機(jī)向量的聯(lián)合分布函數(shù)可以用Copula 函數(shù)表示為:

    其中C(?)是Copula 函 數(shù),F(xiàn)i(xi),i=1,…,n是隨機(jī)變量Xi的邊緣分布函數(shù)。當(dāng)Fi(xi)都連續(xù)時(shí),C(?)唯一確定。對(duì)于隨機(jī)向量X的聯(lián)合密度函數(shù)可以分解為條件函數(shù)形式:

    在多元相關(guān)性中獲得更大建模靈活性的一種方法是進(jìn)行Pair-Copula 分解,即將n元聯(lián)合密度函數(shù)分解為個(gè)二元Pair-Copula 密度函數(shù)與其邊緣密度的乘積,這種分解被稱為Vine Copula。因?yàn)镻air-Copula 的分解不唯一,為了使分解更加規(guī)范,Bedford &Cooke(2001,2002)引入了正則藤結(jié)構(gòu),即R-Vine。該結(jié)構(gòu)包含節(jié)點(diǎn)以及連接節(jié)點(diǎn)的邊和樹結(jié)構(gòu),每條邊就代表一個(gè)二元Pair-Copula 函數(shù)。常用的正則藤包括C 藤(C-Vine)和D 藤(D-Vine),本文基于C 藤進(jìn)行研究。

    定義1(C 藤):當(dāng)滿足以下條件時(shí),則稱V為建立在n維變量的C藤結(jié)構(gòu):

    (1)V=(T1,… ,Tn?1),Ti是構(gòu)成C 藤結(jié)構(gòu)的樹;

    (2)第i棵樹的邊是第i+1棵樹的節(jié)點(diǎn),且第i棵樹上擁有共同節(jié)點(diǎn)的兩條邊在第i+1棵樹上是相連的;

    (3)第i(i=1,2,…,n?1)棵樹Ti有唯一的節(jié)點(diǎn)與n?i條邊相連,該節(jié)點(diǎn)稱為這棵樹的主節(jié)點(diǎn),除主節(jié)點(diǎn)之外的其他節(jié)點(diǎn)僅連接一條邊。

    C-Vine 結(jié)構(gòu)的n維聯(lián)合密度函數(shù)由下式給出:

    其中j代表第j棵樹,k代表第j棵樹中n?j條邊的遍歷。

    (二)基于GAS 的二元時(shí)變Gaussian Copula

    基于GAS 理論的Copula 時(shí)變參數(shù)的演化模式如下:

    其中,ρt為Copula函數(shù)在t時(shí)刻的參數(shù)向量,Λ (?)為 修正的logistic 轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)參數(shù)ft進(jìn)行變換,ω、Ai(i=1,...,p)、Bj(j=1,...,q)為演化方程系數(shù),令c(?)是Copula函數(shù)的密度函數(shù),則為得分向量,是比例矩陣。令基于GAS(p,q)理論的時(shí)變二元正態(tài)Copula 函數(shù)的密度函數(shù)為:

    (三)VaR 的計(jì)算

    VaR 即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型,對(duì)于一個(gè)投資組合的VaR,其定義為:

    其中顯著性水平α∈(0,1),投資組合的損失為L(zhǎng),即VaR 是使該投資組合的損失L超過(guò)l的概率不超過(guò)(1?α)的最小的l。若有n個(gè)投資對(duì)象,第i個(gè)投資對(duì)象在整個(gè)資產(chǎn)組合中所占的份額為iδ,那么整個(gè)投資的資產(chǎn)組合收益率為:

    三、實(shí)證分析

    本文選取六個(gè)比較具有代表性的貴金屬每日收盤價(jià)為研究對(duì)象,包括金、銀、鉛、鈀、銅、鎳,時(shí)間從2014 年6 月到2021 年3 月。計(jì)算其對(duì)數(shù)收益率序列:

    (一)描述性分析

    計(jì)算對(duì)數(shù)收益率序列的主要統(tǒng)計(jì)特征,得到表1。

    由表1 可知,對(duì)于偏度來(lái)說(shuō),金和鉛呈右偏分布,其余四種貴金屬呈左偏分布;對(duì)于峰度而言,金、銀、鈀的收益率序列峰度高于3,具有厚尾特征。J-B 正態(tài)性檢驗(yàn)的結(jié)果在顯著性水平0.05 下都拒絕服從正態(tài)分布的假設(shè)。接著對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和ARCH 效益檢驗(yàn)顯示序列平穩(wěn)且具有ARCH 效應(yīng),可以對(duì)邊緣分布擬合ARMA-GARCH模型。

    表1 對(duì)數(shù)收益率時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)特征

    (二)擬合邊緣分布

    根 據(jù)AIC 準(zhǔn) 則,對(duì)ARMAGARCH 模型定階,找到最優(yōu)的ARMA-GARCH 模型如表2 所示。

    表2 ARMA-GARCH模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

    對(duì)模型得到的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列進(jìn)行ARCH 效應(yīng)檢驗(yàn)和白噪聲檢驗(yàn),結(jié)果顯示殘差為白噪聲序列且不具有ARCH 效應(yīng),可見擬合的模型可以較好地刻畫各貴金屬的對(duì)數(shù)收益率序列的邊緣分布。

    (三)擬合時(shí)變C-Vine Copula

    1.概率積分變換

    對(duì)擬合邊緣分布得到的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列進(jìn)行概率積分變換,K-S檢驗(yàn)p 值都大于0.05,變換后的序列服從(0,1)上的均勻分布,可以擬合Copula 模型

    2.主節(jié)點(diǎn)的確定

    要擬合C-Vine-Copula,就得確定每棵樹的主節(jié)點(diǎn),計(jì)算概率積分變換后序列間的相關(guān)系數(shù),按相關(guān)系數(shù)從大到小排列,最大的即為主節(jié)點(diǎn):從第二棵樹開始,計(jì)算條件概率序列的Kendall 秩相關(guān)系數(shù),依次確定每棵樹的主節(jié)點(diǎn),得到基于GAS(1,1)理論的C-Vine Gaussian Copula 的結(jié)構(gòu)及模型參數(shù)估計(jì)如表3。

    表3 基于GAS(1,1)的C-Vine-Copula 模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

    4.VaR 的計(jì)算

    下面通過(guò)蒙特卡洛模擬法計(jì)算六個(gè)貴金屬組合的VaR,先根據(jù)前面建立的C-Vine-Copula 模型擬合6個(gè)獨(dú)立同分布的序列,服從(0,1)均勻分布;再將這六個(gè)序列逆向推導(dǎo)出服從GAS(1,1)C-Vine Copula中Pair-Copula 分解的聯(lián)合分布函數(shù)的仿真序列,并通過(guò)概率積分變換將其轉(zhuǎn)換為模型的標(biāo)準(zhǔn)殘差序列;最后根據(jù)擬合的邊緣分布ARMAGARCH 模型將標(biāo)準(zhǔn)殘差序列轉(zhuǎn)化為收益率序列,并據(jù)此計(jì)算六個(gè)序列的組合收益率,重復(fù)計(jì)算1000 次,即可得到相應(yīng)顯著性水平下的VaR值(見表4)。

    表4 GAS(1,1)C-Vine Copula模型的VaR似然比LR檢驗(yàn)結(jié)果

    由表4 可知,在10%和5%的顯著性水平下,檢驗(yàn)p值顯示應(yīng)拒絕原假設(shè);然而在1%的顯著性水平下,模型的失敗率0.75%接近期望值1%,檢驗(yàn)p值顯示不拒絕原假設(shè),說(shuō)明基于GAS(1,1)C-Vine Copula 模型算出來(lái)的VaR 是有效的。

    四、研究結(jié)論

    本文基于GAS(1,1)理論建立C-Vine-Copula 模型,以六種貴金屬為研究對(duì)象,計(jì)算其資產(chǎn)組合的VaR。實(shí)證分析結(jié)果表明,精確度越高,該模型擬合效果越好,計(jì)算出來(lái)的VaR 越有效。

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