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基于藤Copula分组模型的股票市场风险优化研究

2018-09-07分类号:F832.51

【作者】陈振龙  郝晓珍  
【部门】浙江工商大学统计与数学学院  
【摘要】文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。
【关键词】藤Copula分组模型  均值-ES模型  风险优化  有效前沿  返回检验
【基金】教育部人文社会科学研究规划基金项目(18YJA910001);; 全国统计科学研究项目(2017LY51);; 浙江省统计重点研究课题(18TJZZ08)
【所属期刊栏目】商业经济与管理
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