基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度研究的開題報告

基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度研究的開題報告一、研究背景及意義風(fēng)險測度是現(xiàn)代風(fēng)險管理的重要組成部分，對于投資者、保險公司、銀行、證券交易所等機(jī)構(gòu)具有極其重要的意義?，F(xiàn)代金融市場中，各種風(fēng)險事件如金融危機(jī)、匯率風(fēng)險、信用風(fēng)險等都給投資者和機(jī)構(gòu)帶來了較大的損失，而如何對這些風(fēng)險進(jìn)行有效的測度和控制，成為這些機(jī)構(gòu)需要解決的關(guān)鍵問題之一。眾所周知，傳統(tǒng)的VaR（ValueatRisk）方法是風(fēng)險測度中較為常用的一種方法，但是其存在收斂速度慢、對尾部風(fēng)險敏感等諸多弊端。為了克服傳統(tǒng)VaR方法的這些缺陷，近年來，CVaR（ConditionalValueatRisk）方法逐漸興起。CVaR可以看作VaR的拓展，它直接考慮了超出VaR的損失，并用期望值來代替風(fēng)險的平均值，更能反映風(fēng)險的分布情況。而Copula函數(shù)是目前比較流行的建模方式之一，它可用于模擬多維隨機(jī)變量之間的關(guān)系，把邊際分布和聯(lián)合分布分開來考慮，從而得以更準(zhǔn)確地描述變量間的依賴關(guān)系?；贑opula函數(shù)的CVaR方法，不僅增強了CVaR對尾部風(fēng)險的抵御能力，還能夠更加準(zhǔn)確地描述多重變量之間的關(guān)系，有著更廣泛的應(yīng)用前景。因此，研究基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度對風(fēng)險管理領(lǐng)域的理論和實踐具有重要意義。二、研究內(nèi)容及方法本研究計劃主要圍繞基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度展開，具體內(nèi)容包括以下方面：1.Copula函數(shù)的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用2.CVaR方法的理論基礎(chǔ)及應(yīng)用3.基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度建模4.實證分析及案例研究其中，研究方法將主要基于理論分析和實證分析相結(jié)合的方式進(jìn)行，具體包括文獻(xiàn)綜述、數(shù)學(xué)分析、計量經(jīng)濟(jì)分析、統(tǒng)計推斷和計算機(jī)模擬等方法。三、研究目標(biāo)及預(yù)期成果本研究的主要目標(biāo)是基于Copula函數(shù)及CVaR方法開展風(fēng)險測度研究，探討其在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用。預(yù)期達(dá)成以下成果：1.輸入數(shù)據(jù)具有不同的分布特征時，對基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度建模進(jìn)行深入研究，建立模型并進(jìn)行數(shù)值模擬。2.將模型應(yīng)用于實證研究，對不同金融市場風(fēng)險進(jìn)行測量，探究基于Copula函數(shù)及CVaR方法的風(fēng)險測度在實際應(yīng)用中的效果。3.利用研究成果，在金融機(jī)構(gòu)、保險公司、投資管理和風(fēng)險評估等領(lǐng)域推廣應(yīng)用，提高金融風(fēng)險管理水平。四、研究進(jìn)度及安排本研究計劃周期為1年左右，研究進(jìn)度及安排如下：第一階段（1-2個月）：文獻(xiàn)綜述、理論研究及模型設(shè)計。第二階段（3-6個月）：對模型進(jìn)行數(shù)值模擬，并在實證研究中應(yīng)用，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和統(tǒng)計。第三階段（7-8個月）：撰寫研究文章，并對研究成果進(jìn)行總結(jié)和展示。第四階段（9-12個月）：文章修改、完善，并進(jìn)行論文答辯。五、研究團(tuán)隊本研究團(tuán)隊由5名研究人員組成，團(tuán)隊成員均具有相關(guān)領(lǐng)域的碩士或博士學(xué)歷，具有較強的數(shù)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)以及統(tǒng)計學(xué)等方面的專業(yè)素養(yǎng)，同時還擁有豐富的實證研究經(jīng)驗。六、研究預(yù)