基于时变Copula的VaR估计

针对股票收益的相关性会随市场波动而发生变化,本文考虑用条件时变相关模式的Copula模型来估计组合风险值,利用上证、深证指数组合进行实证研究,并与固定相关模式下的Copula模型进行比较,结果表明:相对于常相关模式,条件时变相关模式具有较好的表现。

拟蒙特卡罗模拟方法在金融计算中的应用研究

在本文中我们展示了低差异序列的一些特点,利用拟蒙特卡罗模拟方法中的Halton、Faure、Sobol序列来对期权进行数值定价分析,数值实验结果表明:在低维数的条件下Hal- ton、Faure、Sobol序列比(伪)蒙特卡罗模拟方法好,在高维数的条件下,Halton序列比较敏感,Faure、Sobol序列比其它方法表现好.