Copula函数在多因子模型系数估计中的应用

主要研究用多因子模型刻画金融资产收益率时,因子载荷系数的合理估计问题.以因子系数的金融意义为出发点,并结合Copula的相关理论,提出了一种新的因子系数估计方法.新方法用Copula函数描述各个因子与金融资产收益所服从的联合分布;从因子系数的正负及其发生的概率,金融资产收益率随因子波动的大小两方面来估计因子系数的值.在此基础上,对因子系数新的估计公式做了进一步调整,强调了尾部相关性对因子系数取值的影响.基于中国证券市场的交易数据,对不同估计方法进行了实证研究.通过分别计算统计量R-square的值,随机误差项的均方偏差,尾部均方偏差以及投资组合的在险价值与条件在险价值等方法,实际论证了文中所提新的因子系数估计的改进方法优于因子系数估计的新的Copula方法,而后者又明显好于传统的线性回归方法.