【摘 要】
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我国基金业自1991年成立以来，经过26年的发展，基金产品数量、基金投资规模不断扩大。截至2017年7月，公募基金总数达到4486只，基金投资总规模达到10.67万亿元。基金投资标的的风格迥异且业绩表现各有不同，因此一方面投资者在合理选择基金时需要准确了解该基金投资组合的风险，以理智地判断是否符合自身的风险承受能力;另一方面基金管理者在选择投资标的时需要较准确地计算基金的组合风险，清晰地认识所管理
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我国基金业自1991年成立以来，经过26年的发展，基金产品数量、基金投资规模不断扩大。截至2017年7月，公募基金总数达到4486只，基金投资总规模达到10.67万亿元。基金投资标的的风格迥异且业绩表现各有不同，因此一方面投资者在合理选择基金时需要准确了解该基金投资组合的风险，以理智地判断是否符合自身的风险承受能力;另一方面基金管理者在选择投资标的时需要较准确地计算基金的组合风险，清晰地认识所管理基金的可能损失。为了准确的度量基金投资标的的组合风险，一方面需要准确刻画各单一资产的边缘分布特征，另一方面需要准确描述各资产之间的相关关系。
本文主要介绍了Pair-Copula模型的基本原理及其在计量基金投资标的组合风险中的应用。本文首先采用GARCH类模型建立初始边缘分布函数。考虑到金融时间序列的尾部非对称结构，再运用GPD分布与核估计法分别拟合标准化残差序列的尾部和内部。对华夏经典混合基金前6大重仓持股的股票日收益率数据实证结果表明，使用GPD模型优化的边缘分布函数更接近残差的真实分布。然后本文运用Pair-Copula方法对已被GARCH-GPD过滤的残差建立联合分布函数，确定相应的Vine结构再依次选择合适的Copula函数连接，最后运用蒙特卡洛模拟法计算VaR，对样本外数据回测结果表明Pair-Copula方法比多元t-Copula方法、历史数据模拟法、方差协方差法更准确更有效。
本文还选择了另外3支基金进行稳健性测试，实证结果表明就论文中所选的基金数据而言，Pair-Copula方法在计量资产组合VaR时效果均优于t-Copula方法。因此，就本文数据而言，基金管理者、投资者均可以运用Pair-Copula方法较准确地计算基金投资组合的风险。
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