2012年第1期
投资组合风险测度———基于FIGARCH-EVT-Copula方法
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EVT和Copula各自在测度风险的优越性：FIGARCH
能捕捉波动的长记忆性，这是一般GARCH族所不具备的；EVT只是对尾部建模，能准确地刻画分布厚尾性；Copula能灵活地度量边缘分布间的相关结构，是投资组合风险建模的有力工具。将上证指数和深成指数以等权重的方式构成投资组合，基于
结果表明：无论是上海股票市场还是深圳股票市场，其对市场冲击的影响具有持续性，前者对冲击的记忆时间略长于后者。比较FIGARCH-EVT-Copula与
GARCH-EVT-Copula模型预测VaR的效果，发现，
前者的预测效果比后者好，主要是因为前者更能准确地刻画收益率波动的长记忆性特征。
FIGARCH-EVT-Copula模型进行了实证研究。实证
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TheResearchonPortfolioRiskMeasurementBasedonFIGARCH-EVT-Copula
JIANGHongli，HEJianmin，ZHUANGYaming，ZHANGYuefeng
（SchoolofEconomics&Management，SoutheastUniversity，Nanjing211189，China）
Abstract：Itiswellknownthatfinancialequityhassharp-peaks,fat-tails,heteroskedasticityandlongmemory.Consideringthesethreefeatures，thisarticleconstructsariskmeasuremodelbasedontheFIGARCH-EVT-Copulaforfinancialportfolio.TheVaRandESriskmeasurebasedontheFIGARCH-EVT-Copulaisappliedontheportfolio,whichiscomposedbyShanghaiStockindexandShenzhenComponentIndexequalweight.TheempiricalresultsshowthatthereisapparentlongmemorypropertyinChinesestockmarket.Theresultsalsoshowthat,themodelofFIGARCH-EVT-Copulareallycancapturethepropertiesofsharp-peaks,fat-tails,heteroskedasticityandlongmemory,andprovesthatthemodelofFIGARCH-EVT-Copulaismoreefficiencythantraditionalmodelinmeasuretheportfolioriskwhosemarginaldistributionhasthepropertyoflongmemory.Keywords：FIGARCH；EVT；Copula；VaR；ES；portfolio
[责任编辑：孟青]