基于联合分布的一种建模方法，函数在金融分析中的主要应用

摘要：理论是一种基于联合分布的建模方法，函数提供了灵活的使用方法，在金融领域被广泛引用。本文主要研究函数，讨论函数在财务分析中的主要应用。研究表明，函数对于财务数据的建模和分析具有重要意义。

关键词：功能；金融; VaR估计

简介

随着金融市场的不断扩大，金融创新发展迅速。随着经济增长的加快，制度体系也体现出一些弊端。面对这样的金融体系，提高金融变量分析的准确性，降低其风险就显得非常重要。因此，有必要对研究方法进行改进和分析。

1959 年，函数应运而生，并在 1990 年代应用于金融行业。该函数的应用刻画了变量之间的非线性相关性，也可以捕捉到概率分布的尾部相关性。该功能适用​​范围更广，更实用。资产收益率的联合分布具有很大的不对称性，因此本文主要讨论如何选择一个合适的函数来描述非线性相关结构。

二、功能选择与验证分析

通过上面对函数和Sklar定理的定义和介绍，我们知道可以用联合分布函数和分布函数的反函数来描述变量间相关结果的函数，降低了分析难度多元概率模型。分析过程变得简单明了。指定的边际分布模型是否能够拟合实际分布对于描述变量的相关结果非常重要，因此有必要建立边际分布检验和拟合评价的方法。下面主要指出两种功能校准方法。经验法则：

①-帕萨法则；该规则于1999年提出。该规则直观地表达了变量的实际分布，并指出了分布和情况。在验证中，如果P值过高，说明函数符合数据的结构描述。

②分布函数测试规则；直观地反映了随机变量和分布函数的区别。如果P值太高，说明函数符合数据结构的描述。

三、基于VaR分析计算

近年来，理论在金融风险投资管理中的应用取得了很大进展。由于证券投资组合是一个随机变量，根据统计原理，我们知道随机变量的特征可以用概率分布来准确描述，所以投资组合风险的度量可以用投资组合收益的概率分布来描述，即市场风险计量的VaR方法。这种方法比传统的正态分布假设更准确。

(二）投资组合VaR的计算基于

就目前的发展来看，VaR法在功能上还没有形成一个完整的体系。 VaR的计算方法主要有：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。这三种不同类型的算法决定了计算函数 VaR 的三种不同方式。

1.分析方法

一种基于历史模拟法的VaR分析方法，是一种非参数类型的方法。这种方法的优点是不需要对收益的分布做假设，可以很好地处理非正态分布和非线性组合，并且清晰易懂。主要确定是收益的未来变化值与历史变化值服从独立同分布，且概率不随时间变化，导致与金融市场的实际变化不一致，从而导致预测结果与实际结果不同。价值不匹配的现象造成了不必要的损失和影响。

2.变换相关系数的VaR分析

传统的方差-协方差方法无法准确描述非正态分布的相关性，因此函数分析方法使用相关系数τij=4C(u,v)dC(u,v)-1的替换线性最后根据变换系数VaR计算的分析方法得到相关系数。该分析方法在原有方差的基础上进行了修改，因此传统的计算方法也同样适用。

3.蒙特卡洛模拟

蒙特卡洛模拟法是一种全值估计的方法，其中生成的伪随机数包含大量的观测值。这种方法比前两种方法更准确。使用这种方法不需要对金融资产的历史数据进行风险估计，而是首先获得资产分布的可能性，然后估计其分布的参数。在获得大量可能的损益后，根据给定的置信度确定置信下资产的VaR估计值。

四、方法的混合构造与应用

不同的函数代表不同依赖的描述。金融市场有许多复杂多变的模式。在这种情况下，如果单个功能不能整体反映相关变化，则需要将功能混合使用，利用不同功能的特点来反映全局。对金融数据进行分析copula方法及其应用，从而更准确地估计金融市场的相关变化和复杂结构。

采用金融分析领域的方法对函数的参数进行估计，避免了传统估计方法无法求解参数的情况。而且这种方法在使用中具有更高的灵活性和准确性。从以上分析可以看出，分布假设会导致解析表达式的解析困难，但该方法为我们提供了解决问题的简单途径，提高了效率。

五、结论

本文主要详细介绍了函数的相关概念和VaR估计的估计。在财务分析领域，应用函数进行估计和分析具有一定的市场应用价值。广泛应用于金融行业，相关性的建模和分析具有非常重要的作用和意义。目前的应用前景越来越广，取得了很大的进展。分别研究和建立边际分布及相关结构和新的建模方法copula方法及其应用，为建立财务分析模型提供了新思路。这方面的研究较少，因此在财务分析中具有广阔的应用前景。 （作者：钟婷/四川师范大学数学与软件学院；蒋松明/西南交通大学数学学院；刘扬/内江师范大学数学与信息学院）

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