Copula方法在投资组合选择与VaR计量中的应用

基于多元正态分布的投资组合理论认为,投资者可以通过投资于低相关性的不同资产来获得收益,资产间的相关性(dependence)可以通过线性相关性来度量.然而现实金融市场中经常会发生这种情况,即不同的金融市场之间具有完全不同的线性相关性,但却发生几乎相同数量的极端损失事件.为了克服线性相关性的上述弊端,我们将通过连接(Copula)函数建模来克服这个问题.由Copula函数导出的一致性和相关性测度就可以更广泛、更有效地捕获各种金融资产的相关信息.另外,采用时变的Copula函数还可以捕捉到变量间动态的、非对称的相关关系,而采用极值Copula函数则可以捕捉到分布尾部的相关关系.由Copula函数导出的相关性度量在随机变量发生单调变换(可以是非线性变换)的情况下是不变的.一种常用的、可以通过Copula函数导出的相关性度量是Kendall的τ(tau),它具备一个好的相关性指标所应具有的所有性质(Nelsen 1998),可以克服线性相关性的上述不足.