基于Copula-gJR模型的投資組合風險測度研究的任務書

基于Copula-gJR模型的投資組合風險測度研究的任務書任務書一、任務背景隨著經(jīng)濟全球化和金融市場不斷發(fā)展，投資者對投資組合風險的測定和管理越來越重視。投資組合的風險測定和管理是金融風險管理的核心問題之一，而風險的測量是基礎。對于投資者而言，選擇一個優(yōu)秀的風險測量模型非常重要，可以幫助投資者更好地把握市場風險，優(yōu)化資產(chǎn)配置，實現(xiàn)收益最大化，避免風險和損失。Copula-gJR模型是一種基于Copula理論和廣義自回歸模型（gJR）的多變量波動率模型。相對于傳統(tǒng)的波動率模型，Copula-gJR模型考慮了不同項之間的相關性，并且可以捕捉不同項之間非線性關系的影響，因此能夠更準確地測量投資組合的風險。二、任務目標本次任務旨在基于Copula-gJR模型，通過實證研究，探究其在投資組合風險測度中的作用和優(yōu)勢。具體目標包括：1.學習理解Copula理論和gJR模型以及Copula-gJR模型的基本原理；2.采集數(shù)據(jù)并建立投資組合模型，應用Copula-gJR模型進行風險測度；3.對比Copula-gJR模型與其他常用風險模型，分析其優(yōu)勢和不足；4.提出優(yōu)化方案，完善Copula-gJR模型在投資組合風險測度中的應用。三、任務內(nèi)容和研究方法任務內(nèi)容：1.學習理解Copula理論和gJR模型的基本原理及其應用；2.采集數(shù)據(jù)并建立投資組合模型；3.應用Copula-gJR模型進行投資組合風險測度，并對比常用的風險模型；4.分析Copula-gJR模型在投資組合風險測度中的優(yōu)勢和不足，并提出優(yōu)化方案。研究方法：1.理論研究法：通過文獻閱讀和資料梳理，深入理解Copula理論和gJR模型的基本原理；2.實證研究法：采集數(shù)據(jù)并建立投資組合模型，應用Copula-gJR模型進行風險測度；3.對比分析法：對比Copula-gJR模型與其他常用風險模型，分析其優(yōu)劣；4.歸納分析法：對實證結果進行歸納總結，提出優(yōu)化方案。四、任務計劃本次任務計劃用時為2個月。第1周：制定任務計劃，建立研究小組，明確研究目標及研究內(nèi)容，制定數(shù)據(jù)采集、處理和分析方案，初步學習理解Copula理論和gJR模型。第2-3周：深入學習Copula理論和gJR模型，了解基本原理及應用，整理相關文獻和資料。第4-5周：采集數(shù)據(jù)，建立投資組合模型，應用Copula-gJR模型進行風險測度。第6-7周：對比分析常用風險模型，分析Copula-gJR模型在投資組合風險測度中的優(yōu)劣，并提出優(yōu)化方案。第8-9周：總結歸納實證結果，撰寫研究報告，完成任務。五、參考文獻1.DuranteD,Fernández-SánchezJ,SempiC.Copulatheory:anintroduction.In:DuranteD,JaworskiP,MesiarR,etal.,eds.CopulaTheoryandItsApplications.SpringerInternationalPublishing,2018:3-31.2.EstevesR,RamosS,NunesL.gJR-GARCHmodelsformultipleassetvolatilityforecasting.AppliedEconomics,2020,52(29):3118-3134.3.Durán-Mu?ozC,Gómez-DénizE,PeroteJ.RiskmeasuresbasedonCoVaRanditsextensions:Anempiricalapplicationtoportfolioselection.JournalofForecasting,2020,39(5):705-716.4.FanY,ZhangF,LiX.Amixturecopula-basedVaRmodelwithapplicationt