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摘 要：本文站在宏观发展的角度，立足于我国市场经济发展的现实条件，对金融市场组合风险的相关性进行进一步的研究，以期为实现我国的可持续建设和发展提供一定的借鉴。
关键词：金融市场 组合风险 相关性研究
在金融创新和实现市场经济发展的过程之中，我国与其他国家之间的联系和交流越来越频繁，在全球化经济不断加剧的今天，我国金融市场在实践运作过程中所面临的投资风险越来越大，为了能够有效的应对这一风险，积极的实现我国的稳定建设，许多投资机构开始将不同的金融资产实现有效的优化利用和组合，但是大部分的资产组合所涉及的内容比较复杂，因此会面临许多的资产组合风险。金融资本本身的变化会直接影响风险的具体表现形式，不同市场之间的相关性相对比较复杂，单个资产的波动变化在时间运作的过程中受到了学术界的广泛关注，学术界针对单个资产的变动所带来的负面影响进行了深入的研究，但实际上极少有人能够结合不同组合风险产生的相关性进行有效的界定。因此，要想有效推动我国市场经济的进一步发展，不管是学术界还是市场经济组织都需要积极的抓住组合风险的相关性，并将其作为金融风险研究的主体内容和核心要求。
一、金融市场组合风险
早在上个世纪50年代，美国著名的社会经济学家就已经对资产收益中所存在的各类不确定性进行分析和研究，在人类文明进程不断加快的今天，学术界在对投资收益中所涉及的内涵和外延进行界定的过程之中强调金融市场组合风险中的不确定性因素与投资风险相同，在这样的现实条件之下统计学应运而生。投资收益和投资风险的分析必须要以统计学中的相关研究为切入点，通过方差和标准差的进一步界定来对风险进行有效的度量，以此来采取针对性的教育策略，真正的实现风险的有效规避。在长达四五十年的发展过程之中，与投资风险和投资收益研究相关的各类成果越来越完善，同时已经建立了相对比较成熟的研究理论体系，大部分的研究主要以单个资产方程的有效性分析为主，积极地建立不同的数据模型，通过科学研究方法的合理应用来真正的实现风险研究的有效转向。从目前来看，模拟资产组合损失分布函数的有效估计备受社会各界的广泛关注，模拟资产组合损失分布函数涉及许多不同的变量，各个变量之间的关系非常的多元，因此在实践研究的过程中需要采取联合分布的形式对多资产的分布函数进行有效的表达。
从目前来看，与多资产联合分布函数相关的解析表达方式相对比较复杂，因此需要以实证研究为切入点，但是结合相关的实践调查不难发现，大部分的实证研究无法更好的体现不同数据之间的相关性，同时也难以真正的为后期的风险模拟指明道路和方向。这种传统的风险管理主要以假设资产收益服从多元正态分布为切入点，对不同的相关系数进行分析和研究，将最终的结果作为资产相关性衡量的重要依据和前提，尽管这种研究模式和分析策略能够更好的体现不同研究结果的可靠性和成熟度，但是对于金融资产来说，在对资产收益进行分析和研究的过程之中往往存在非常明显的时代性。不同方差之间所呈现的资产表现力也有一定的区别，大部分的数据主要以非线性特征为主，因此这一种分析模式与正态分布所提出的假设存在较大的差异，为了能够有效的突破其他负面因素所带来的负面影响，在对其进行研究的过程之中必须要通过结构裂变的模式积极的解决不同的思维问题。
从目前来看，相关结构函数模型在解决这一分析问题的过程之中提出了更多的可能性和要求，大部分的分布函数和内部因素的分析主要以单个资产的边缘分布为切入点，了解多资产与单个资产分布之间的相关性，具体的考察两者在市场风险之中的具体表现情况，以此来更好地保证两者之间的独立性和有效性。其中经济组织和相关的操作者可以结合自身的资产应用情况灵活地选择单个资产收益的分布函数，从目前来看，与非线性相关模式所涉及的内容比较复杂，能够有效的客户资产之间的相关联系，实现资产相关结构的准确反映，保障整个模型预测的可靠性和准确性。参与者必须要以目前的资产分配情况为依据，积极的结合统计学中的相关要求，更好的实现不同分析模式之间分析思路和研究策略的有效性，了解单个资产收益的具体分布函数，以此来更好的为后期的实践工作证明道路和方向，真正的提高相关性研究的可靠性。
二、函数的选择及相关性分析
从上文的相关分析不难发现，在对金融市场做风险的相关研究过程中，首先需要了解函数的选择和相关性的具体分析要求，大部分的函数主要以多元分布为切入点，严格按照各个部分的相关要求体现均匀分布，了解均匀分布之间的相关性和具体的操作技巧。从目前来看，在对不同的分布函数进行研究和界定的过程之中，联合分布函数所涉及的内容更为复杂，各部分变量之间的相关模式可以通过具体的分布函数来进行有效的表现，明确一致性和相关性测度的具体情况，更好的实现变量相关性和非线性相关性之间的有效联系，充分的发挥不同模型分析工具的价值和作用。在对不同的金融数据进行有效处理的过程之中必须要了解不同数据的具体属性和相关的分析要求，比如我在分析收益率数据的过程之中主要以对数收益率作为重要的考察对象，明确最终的相关性度量指标，分析整个函数的具体表现。其中与变量相关的各类信息主要涉及企业对数收益率等不同的信息转变要求，因此如果直接与非线性的相关技术进行分析，那么就难以更好的体现分布式函数的具体操作要求和价值。
在实践应用的过程中，首先需要对不同的分析函数进行设置选择，从目前来看，阿基米德和椭圆形函数应用的相对比较普遍，其中椭圆型函数能够将正态分布与多样性的分布相结合，在对不同的收益率三点钟进行特点分析时可以以现有的函数模型为切入点，了解内存关系和均匀分布关系，实现各个环节之间的紧密配合和联系，更好的对不同系数的变化模式进行有效的界定和分析。
三、边缘分布模型和参数估计
如果以边缘分布模型对整个组合风险进行分析，那么首先要了解不同步骤之间的相关性，操作者必须要以现有资产收益必然分布为切入点，估计各个边缘分布的距离，其次还需要对备选项之中的参数进行估计和检验，了解各个参数之间的具体操作要求，最后结合模拟指数收益率的现实条件计算在不同物均匀分布组合情况之下的相关收益，通过综合对比选择最优方案，能更好的促进分析模型的高效建立，积极实现收益率的有效提升。其次，与其他的金融分布模式相比，整个均匀分布和边缘分布所涉及的内容和形式相对比较复杂，为了更好的体现金融市场组合风险相关性研究的可靠性和科学性，在实践运作的过程之中需对不同的指标进行中间部分经验分布分析，了解各指标取值的相关性和关键影响要素，以此来对参数进行有效的估计，保证最终度量的精确性。数据信息所涉及的内容对金融市场的风险相关性的研究会产生较大的影响，因为前期的模型建立所涉及的数据信息比较复杂，因此如果无法对后期的数据进行及时的研究，那么就会严重影响数据集的稳定性和可靠性，如果所选择的数值过大了就会导致最终的估计量存在一定的偏差。在实践应用的过程中可以积极的结合样本的经验，以平均分析为切入点，估计模拟函数的运用技巧，当某一个数值达到平均值或者是趋于线性的时候可以将这一个数值作为最终的分析对象。
当然，如果对概率积分序列进行分析，那么可以直接将其作为测值序列，以此来对不同模型之中的具体表现素质进行有效的参数分析，采取合理的统计量保障拟合度检测的合理性，明确模拟结果与资产之间的相关结构，更好地体现金融市场组合风险的有效性，真正的实现相关风险的技术规避和有效识别。需要注意的是，金融市场组合风险相关性的研究必须要以统计量的自由度分析为切入点，了解不同模型统计软件的具体操作要求，实现各项风险的有机结合，对组合风险所涉及的内容和形式进行深入的界定和考察，从整体上促进相关性研究质量和水平的穩定提升。
四、结语
在对金融市场组合风险进行分析和运作的过程之中必须要了解金融市场所涉及的影响要素，分析组合风险产生的具体原因和属性，以此来进行有效的识别，采取积极可靠的分析策略实现整个风险的有效规避。
参考文献：
[1]李秀敏，史道济.金融市场组合风险的相关性研究[J].系统工程理论与实践，2007
[2]韩宝燕.Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究[J].科技信息，2014
[3]张 娜.Copula-EVT模型在金融市场中的应用-相关性分析和投资组合风险度量[D].对外经济贸易大学，2009
[4]张帮正.基于Vine Copula的我国金融市场投资组合选择及风险预测研究[D]. 西南交通大学，2015
[5]杜方欣.基于Copula-GARCH模型的相关性分析及投资组合的VaR计算[D].西安理工大学，2014
作者简介：张凯翔（1991-），男，汉，新疆乌鲁木齐人，新疆财经大学，本科生，研究方向：市场金融
关键词：金融市场 组合风险 相关性研究
在金融创新和实现市场经济发展的过程之中，我国与其他国家之间的联系和交流越来越频繁，在全球化经济不断加剧的今天，我国金融市场在实践运作过程中所面临的投资风险越来越大，为了能够有效的应对这一风险，积极的实现我国的稳定建设，许多投资机构开始将不同的金融资产实现有效的优化利用和组合，但是大部分的资产组合所涉及的内容比较复杂，因此会面临许多的资产组合风险。金融资本本身的变化会直接影响风险的具体表现形式，不同市场之间的相关性相对比较复杂，单个资产的波动变化在时间运作的过程中受到了学术界的广泛关注，学术界针对单个资产的变动所带来的负面影响进行了深入的研究，但实际上极少有人能够结合不同组合风险产生的相关性进行有效的界定。因此，要想有效推动我国市场经济的进一步发展，不管是学术界还是市场经济组织都需要积极的抓住组合风险的相关性，并将其作为金融风险研究的主体内容和核心要求。
一、金融市场组合风险
早在上个世纪50年代，美国著名的社会经济学家就已经对资产收益中所存在的各类不确定性进行分析和研究，在人类文明进程不断加快的今天，学术界在对投资收益中所涉及的内涵和外延进行界定的过程之中强调金融市场组合风险中的不确定性因素与投资风险相同，在这样的现实条件之下统计学应运而生。投资收益和投资风险的分析必须要以统计学中的相关研究为切入点，通过方差和标准差的进一步界定来对风险进行有效的度量，以此来采取针对性的教育策略，真正的实现风险的有效规避。在长达四五十年的发展过程之中，与投资风险和投资收益研究相关的各类成果越来越完善，同时已经建立了相对比较成熟的研究理论体系，大部分的研究主要以单个资产方程的有效性分析为主，积极地建立不同的数据模型，通过科学研究方法的合理应用来真正的实现风险研究的有效转向。从目前来看，模拟资产组合损失分布函数的有效估计备受社会各界的广泛关注，模拟资产组合损失分布函数涉及许多不同的变量，各个变量之间的关系非常的多元，因此在实践研究的过程中需要采取联合分布的形式对多资产的分布函数进行有效的表达。
从目前来看，与多资产联合分布函数相关的解析表达方式相对比较复杂，因此需要以实证研究为切入点，但是结合相关的实践调查不难发现，大部分的实证研究无法更好的体现不同数据之间的相关性，同时也难以真正的为后期的风险模拟指明道路和方向。这种传统的风险管理主要以假设资产收益服从多元正态分布为切入点，对不同的相关系数进行分析和研究，将最终的结果作为资产相关性衡量的重要依据和前提，尽管这种研究模式和分析策略能够更好的体现不同研究结果的可靠性和成熟度，但是对于金融资产来说，在对资产收益进行分析和研究的过程之中往往存在非常明显的时代性。不同方差之间所呈现的资产表现力也有一定的区别，大部分的数据主要以非线性特征为主，因此这一种分析模式与正态分布所提出的假设存在较大的差异，为了能够有效的突破其他负面因素所带来的负面影响，在对其进行研究的过程之中必须要通过结构裂变的模式积极的解决不同的思维问题。
从目前来看，相关结构函数模型在解决这一分析问题的过程之中提出了更多的可能性和要求，大部分的分布函数和内部因素的分析主要以单个资产的边缘分布为切入点，了解多资产与单个资产分布之间的相关性，具体的考察两者在市场风险之中的具体表现情况，以此来更好地保证两者之间的独立性和有效性。其中经济组织和相关的操作者可以结合自身的资产应用情况灵活地选择单个资产收益的分布函数，从目前来看，与非线性相关模式所涉及的内容比较复杂，能够有效的客户资产之间的相关联系，实现资产相关结构的准确反映，保障整个模型预测的可靠性和准确性。参与者必须要以目前的资产分配情况为依据，积极的结合统计学中的相关要求，更好的实现不同分析模式之间分析思路和研究策略的有效性，了解单个资产收益的具体分布函数，以此来更好的为后期的实践工作证明道路和方向，真正的提高相关性研究的可靠性。
二、函数的选择及相关性分析
从上文的相关分析不难发现，在对金融市场做风险的相关研究过程中，首先需要了解函数的选择和相关性的具体分析要求，大部分的函数主要以多元分布为切入点，严格按照各个部分的相关要求体现均匀分布，了解均匀分布之间的相关性和具体的操作技巧。从目前来看，在对不同的分布函数进行研究和界定的过程之中，联合分布函数所涉及的内容更为复杂，各部分变量之间的相关模式可以通过具体的分布函数来进行有效的表现，明确一致性和相关性测度的具体情况，更好的实现变量相关性和非线性相关性之间的有效联系，充分的发挥不同模型分析工具的价值和作用。在对不同的金融数据进行有效处理的过程之中必须要了解不同数据的具体属性和相关的分析要求，比如我在分析收益率数据的过程之中主要以对数收益率作为重要的考察对象，明确最终的相关性度量指标，分析整个函数的具体表现。其中与变量相关的各类信息主要涉及企业对数收益率等不同的信息转变要求，因此如果直接与非线性的相关技术进行分析，那么就难以更好的体现分布式函数的具体操作要求和价值。
在实践应用的过程中，首先需要对不同的分析函数进行设置选择，从目前来看，阿基米德和椭圆形函数应用的相对比较普遍，其中椭圆型函数能够将正态分布与多样性的分布相结合，在对不同的收益率三点钟进行特点分析时可以以现有的函数模型为切入点，了解内存关系和均匀分布关系，实现各个环节之间的紧密配合和联系，更好的对不同系数的变化模式进行有效的界定和分析。
三、边缘分布模型和参数估计
如果以边缘分布模型对整个组合风险进行分析，那么首先要了解不同步骤之间的相关性，操作者必须要以现有资产收益必然分布为切入点，估计各个边缘分布的距离，其次还需要对备选项之中的参数进行估计和检验，了解各个参数之间的具体操作要求，最后结合模拟指数收益率的现实条件计算在不同物均匀分布组合情况之下的相关收益，通过综合对比选择最优方案，能更好的促进分析模型的高效建立，积极实现收益率的有效提升。其次，与其他的金融分布模式相比，整个均匀分布和边缘分布所涉及的内容和形式相对比较复杂，为了更好的体现金融市场组合风险相关性研究的可靠性和科学性，在实践运作的过程之中需对不同的指标进行中间部分经验分布分析，了解各指标取值的相关性和关键影响要素，以此来对参数进行有效的估计，保证最终度量的精确性。数据信息所涉及的内容对金融市场的风险相关性的研究会产生较大的影响，因为前期的模型建立所涉及的数据信息比较复杂，因此如果无法对后期的数据进行及时的研究，那么就会严重影响数据集的稳定性和可靠性，如果所选择的数值过大了就会导致最终的估计量存在一定的偏差。在实践应用的过程中可以积极的结合样本的经验，以平均分析为切入点，估计模拟函数的运用技巧，当某一个数值达到平均值或者是趋于线性的时候可以将这一个数值作为最终的分析对象。
当然，如果对概率积分序列进行分析，那么可以直接将其作为测值序列，以此来对不同模型之中的具体表现素质进行有效的参数分析，采取合理的统计量保障拟合度检测的合理性，明确模拟结果与资产之间的相关结构，更好地体现金融市场组合风险的有效性，真正的实现相关风险的技术规避和有效识别。需要注意的是，金融市场组合风险相关性的研究必须要以统计量的自由度分析为切入点，了解不同模型统计软件的具体操作要求，实现各项风险的有机结合，对组合风险所涉及的内容和形式进行深入的界定和考察，从整体上促进相关性研究质量和水平的穩定提升。
四、结语
在对金融市场组合风险进行分析和运作的过程之中必须要了解金融市场所涉及的影响要素，分析组合风险产生的具体原因和属性，以此来进行有效的识别，采取积极可靠的分析策略实现整个风险的有效规避。
参考文献：
[1]李秀敏，史道济.金融市场组合风险的相关性研究[J].系统工程理论与实践，2007
[2]韩宝燕.Copula函数在金融市场组合风险中的相关性研究[J].科技信息，2014
[3]张 娜.Copula-EVT模型在金融市场中的应用-相关性分析和投资组合风险度量[D].对外经济贸易大学，2009
[4]张帮正.基于Vine Copula的我国金融市场投资组合选择及风险预测研究[D]. 西南交通大学，2015
[5]杜方欣.基于Copula-GARCH模型的相关性分析及投资组合的VaR计算[D].西安理工大学，2014
作者简介：张凯翔（1991-），男，汉，新疆乌鲁木齐人，新疆财经大学，本科生，研究方向：市场金融