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基于藤Copula分组模型的股票市场风险优化研究

陈振龙 郝晓珍

浙江工商大学统计与数学学院

摘要: 文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。
关键词: 藤Copula分组模型;均值-ES模型;风险优化;有效前沿;返回检验
DOI:
基金资助:
文章地址:https://www.ccnpub.com/wenzhangd-2-83489

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