python做var模型_[大数据]【Python金融量化】VaR系列（五）：Copula模型估计组合VaR - 码姐姐找文...

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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，得到组合的分布函数，对组合收益率进行模拟，在给定各资产权重w的情况下，可以得到组合的总收益

● 重复1-3若干次，可以得到组合总收益的模拟序列，类似HS方法，取p分位数即可

可以看出不论是DCC模型还是蒙特卡洛方法，都是在正态性假设的前提下，得到组合的分布函数再进行求解。事实上，也可以类比多元正态的概念构建多元t分布和多元渐进t分布，假设组合服从这样的分布，求出分布的参数后，再用蒙特卡洛方法进行模拟，这些理论依据已经很成熟，推导过程见文献

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