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基于Copula的开放式基金投资组合风险实证研究（2009年）

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简介：
本文通过运用Copula方法对开放式基金的投资组合风险进行了深入的实证分析，为投资者提供了有效的风险管理策略依据。 通过使用多元阿基米德Copula来捕捉多个金融资产之间的复杂相关性结构，并利用非参数核密度估计方法描述单个金融资产的边缘分布，可以建立一个Copula-Kernel模型。然后，结合该模型与VaR风险测度以及蒙特卡洛模拟技术，对我国股票型开放式基金中的华夏成长基金的投资组合进行风险分析。

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  • 基于Copula的开放式基金投资组合风险实证研究（2009年）
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    本文通过运用Copula方法对开放式基金的投资组合风险进行了深入的实证分析，为投资者提供了有效的风险管理策略依据。 通过使用多元阿基米德Copula来捕捉多个金融资产之间的复杂相关性结构，并利用非参数核密度估计方法描述单个金融资产的边缘分布，可以建立一个Copula-Kernel模型。然后，结合该模型与VaR风险测度以及蒙特卡洛模拟技术，对我国股票型开放式基金中的华夏成长基金的投资组合进行风险分析。
     
  • TIPP投资组合保险策略的实证研究（2006年）
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    本研究聚焦于TIPP投资组合保险策略在中国市场的应用效果，通过分析2006年的数据，评估其在控制风险的同时追求收益的能力。 在引入TIPP投资组合保险策略的基础上进行了改进，并提出了VGPI策略。同时通过采用上证综合指数，对多头、空头和震荡三个时期以及不同的最低保险额、乘数和参数，分别对TIPP和VGPI策略进行历史数据实证模拟，并与B&H策略作对比，发现TIPP和VGPI策略在我国证券市场上能够起到有效的保险作用。同时，研究结果显示TIPP策略显示出了更强的抗风险性。
     
  • 基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险评估研究
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    本研究构建了MF-VaR模型，旨在量化和分析基金投资风格漂移带来的潜在风险，为投资者提供决策支持。 基于MF-VaR模型的基金投资风格漂移风险测度研究指出，基金投资风格漂移是一把双刃剑，在短期内可能带来超额收益，但同时也伴随着显著的风险。本段落以我国79只开放式股票型基金为样本进行了分析。
     
  • 关于风险测度与组合证券投资模型的研究论文.pdf
    优质
    本研究论文深入探讨了风险测度理论及其在金融投资中的应用，并构建了一个优化的组合证券投资模型，旨在提高投资者的风险管理能力和收益水平。 本段落研究了与风险测度及组合证券投资模型相关的问题，并对Markowitz的投资理论进行了分析。Markowitz通过使用证券收益率的方差来衡量投资风险，并构建了一个用于选择最优证券组合的决策模型。然而，该论文指出了Markowitz模型的一些不足之处。 为了改进这一问题，本段落以半方差（E-Sh）作为新的风险测度方法，提出了一个新的目标函数——最优证券组合的选择风险目标函数，并建立了一个基于此新理论的最优化投资决策模型。此外，文章还详细介绍了如何求解该最优化模型以及确定有效边界的方法。 最后，通过实际案例的应用分析证明了所提出的这一风险目标函数和最优化模型在实践中的有效性。
     
  • 金融投资风险的数学模型研究论文
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    本文旨在探讨并建立一系列用于评估和预测金融投资中潜在风险的数学模型，结合统计学与经济学原理，为投资者提供决策支持。 本段落基于多目标规划理论构建了金融投资收益与风险模型，旨在分析金融投资的风险与收益之间的关系，并探讨投资者应承担的风险与投资项目分散程度的关系。通过MATLAB软件，在固定风险水平下研究投资者的最佳收益，并在确定的收益率条件下寻找最小化风险的方法。此外，该方法能够根据不同风险承受能力选择最佳的投资组合。本段落还使用LINGO软件对模型中的风险进行敏感性分析，并提出了适用于无特殊偏好的投资者的最优投资策略。计算结果显示，所建立的模型对于确定最优投资组合具有良好的效果。
     
  • 基于Gumbel Copula函数的多维Logit模型研究 (2009年)
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    本文探讨了利用Gumbel Copula函数改进多维Logit模型的方法，分析其在处理变量间相关性时的优势，并通过实证研究验证了该方法的有效性。 针对多维Logit模型中的独立同分布(IID)条件假设，提出了一种基于Copula函数的离散选择模型。利用Copula函数获得多元随机变量的联合分布函数以及Gumbel Copula函数特性，得到了任意两个随机项之差的联合分布，它依然服从Logistic分布，在形式上只比现有的分布多了一个倍参数。进一步将此结果推广至多维选择问题中，获得了在无需IID条件下一个方案被选中的概率，从而克服了多维Logit模型的应用障碍。
     
  • Copula-GARCH.rar_Copula_GARCH_最优Copula_投资组合_garch-copula
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    本资源为Copula-GARCH模型相关代码及文档集合，适用于金融风险管理和投资组合优化研究。包含多种Copula函数与GARCH模型的结合应用，用于建模金融市场中的依赖结构和波动率，特别探讨了最优Copula选择对投资组合表现的影响。 Copula-GARCH算法可以应用于最优投资组合的优化问题。
     
  • 量化投资组合与风险管理的软件工具——基于MATLAB的风险和资产配置
    优质
    本软件工具利用MATLAB开发，专注于量化投资组合管理及风险评估。它提供先进的算法模型以优化资产配置并精准衡量市场风险，助力投资者做出更明智的投资决策。 这些例程支持A. Meucci所著的《风险与资产配置》Springer Finance一书。该书涵盖了多个领域的新功能： - 更多单变量、多变量及矩阵变量分布； - 增加了更多连接词的应用； - 提供更多的图形表示方法； - 深入分析位置分散椭球； - 最佳复制与最佳因子选择的优化； - 利用FFT进行投资范围分布预测； - 关于delta/gamma定价的风险警告信息； - 通用估计器逐步评估技术改进； - 非参数及多元椭圆最大似然估计量的发展； - 收缩率估算方法，包括Stein和Ledoit-Wolf等经典贝叶斯模型； - 强健的Hubert M高击穿最小体积椭球稳健性估测工具； - 缺失数据处理技术：EM算法、不均匀序列条件估计； - 随机优势分析框架构建； - 极值理论应用于VaR（风险价值）评估与Cornish-Fisher近似方法的使用； - 通过内核对不同风险因素预期不足及VaR贡献度进行基于内核的方法研究； - 均值方差分析及其陷阱，如不同的范围、复数问题。
     
  • 风险平价投资组合的设计: riskParityPortfolio
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    riskParityPortfolio是一款旨在实现资产配置均衡化的金融工具。通过调整各类资产的风险敞口至相等水平，此模型力求在降低波动性的同时提高回报率，适合寻求稳健增长的投资者使用。 riskParityPortfolio提供了用于设计风险平价投资组合的工具。在最简单的形式中，我们考虑了具有唯一解决方案的凸公式，并使用了一种循环方法来进行计算。对于通常是非凸的情况，采用逐次凸逼近的方法来解决更一般的公式问题。 最新的RiskParityPortfolio稳定版本可以获取到。也可以获得RiskParityPortfolio的最新开发版本。 要从CRAN安装最新稳定版的风险平价投资组合，请在R中运行以下命令： > install.packages(riskParityPortfolio) 要在R中从GitHub安装开发版本，需要使用相应的包管理器或脚本进行操作。
     
  • 利用Copula-GARCH模型估算风险价值：基于MATLAB的两只股票投资组合VaR计算函数
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    本文介绍了一种使用Copula-GARCH模型结合MATLAB进行两只股票投资组合的风险价值(VaR)评估的方法，提供了一个具体的应用实例和编程实现。 使用copula-GARCH模型估计由两只股票组成的投资组合的VaR（Value at Risk）。该方法采用Clayton copula作为联合分布函数，并且边缘分布是GARCH(1,1)模型，同时还可以提取违反VaR的次数。