基于Copula-gJR模型的投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究的任務(wù)書

基于Copula-gJR模型的投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究的任務(wù)書任務(wù)書一、任務(wù)背景隨著經(jīng)濟(jì)全球化和金融市場(chǎng)不斷發(fā)展，投資者對(duì)投資組合風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)定和管理越來(lái)越重視。投資組合的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)定和管理是金融風(fēng)險(xiǎn)管理的核心問(wèn)題之一，而風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量是基礎(chǔ)。對(duì)于投資者而言，選擇一個(gè)優(yōu)秀的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量模型非常重要，可以幫助投資者更好地把握市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化資產(chǎn)配置，實(shí)現(xiàn)收益最大化，避免風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)率模型。相對(duì)于傳統(tǒng)的波動(dòng)率模型，Copula-gJR模型考慮了不同項(xiàng)之間的相關(guān)性，并且可以捕捉不同項(xiàng)之間非線性關(guān)系的影響，因此能夠更準(zhǔn)確地測(cè)量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。二、任務(wù)目標(biāo)本次任務(wù)旨在基于Copula-gJR模型，通過(guò)實(shí)證研究，探究其在投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的作用和優(yōu)勢(shì)。具體目標(biāo)包括：1.學(xué)習(xí)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(yīng)用Copula-gJR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度；3.對(duì)比Copula-gJR模型與其他常用風(fēng)險(xiǎn)模型，分析其優(yōu)勢(shì)和不足；4.提出優(yōu)化方案，完善Copula-gJR模型在投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的應(yīng)用。三、任務(wù)內(nèi)容和研究方法任務(wù)內(nèi)容：1.學(xué)習(xí)理解Copula理論和gJR模型的基本原理及其應(yīng)用；2.采集數(shù)據(jù)并建立投資組合模型；3.應(yīng)用Copula-gJR模型進(jìn)行投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，并對(duì)比常用的風(fēng)險(xiǎn)模型；4.分析Copula-gJR模型在投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的優(yōu)勢(shì)和不足，并提出優(yōu)化方案。研究方法：1.理論研究法：通過(guò)文獻(xiàn)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(shí)證研究法：采集數(shù)據(jù)并建立投資組合模型，應(yīng)用Copula-gJR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度；3.對(duì)比分析法：對(duì)比Copula-gJR模型與其他常用風(fēng)險(xiǎn)模型，分析其優(yōu)劣；4.歸納分析法：對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行歸納總結(jié)，提出優(yōu)化方案。四、任務(wù)計(jì)劃本次任務(wù)計(jì)劃用時(shí)為2個(gè)月。第1周：制定任務(wù)計(jì)劃，建立研究小組，明確研究目標(biāo)及研究?jī)?nèi)容，制定數(shù)據(jù)采集、處理和分析方案，初步學(xué)習(xí)理解Copula理論和gJR模型。第2-3周：深入學(xué)習(xí)Copula理論和gJR模型，了解基本原理及應(yīng)用，整理相關(guān)文獻(xiàn)和資料。第4-5周：采集數(shù)據(jù)，建立投資組合模型，應(yīng)用Copula-gJR模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。第6-7周：對(duì)比分析常用風(fēng)險(xiǎn)模型，分析Copula-gJR模型在投資組合風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的優(yōu)劣，并提出優(yōu)化方案。第8-9周：總結(jié)歸納實(shí)證結(jié)果，撰寫研究報(bào)告，完成任務(wù)。五、參考文獻(xiàn)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