【Python金融量化】VaR系列(五):Copula模型估计组合VaR
1. 资产组合VaR建模方法回顾 文章中总结了通过DCC模型估计组合向前一日VaR的方法,整体思路如下: ●通过Garch族模型估计各资产的波动率 ●通过DCC模型估计各资产间的相关系数,结合1得到资产组合的协方差矩阵 ●在各资产正态性假设的前提下,可以知道资产组合也服从正态分布,并且均值与协方差阵已在1,2中计算得到 ●在已知组合中各但资产权重w的情况下,根据下式计算组合VaR 文章中总结了通过蒙特卡洛方法估计组合向前K日VaR的方法,也可以仅计算组合向前一日VaR(本文只考虑向前1日的情况),文章中也对比了蒙特卡洛方法与DCC方法得到的结果,差异并不大。蒙特卡洛方法的思路如下: ●根据Garch族模型估计资产的波动率 ●根据DCC模型估计组合的相关系数 ●在1,2的基础上,在正态性假设前提下,得