コピュラモデル:暗号資産ポートフォリオの共同リスクモデリング

線形相関を超えて - - コピュラモデルで暗号資産ポートフォリオのテール依存性と共同リスクを捕捉し、VaRとCVaRを正確に推定。

コピュラモデル——共同リスク分布

相関は分散化を評価する最初のツールですが、暗号資産市場では危険なほど誤解を招きます。

なぜ線形相関は暗号資産に不適切か

  1. 非楕円分布。 BTCの日次リターンの尖度は10を超える(正規分布は3)。
  2. 非対称依存性。 下落時は上昇時より相関が高い。
  3. テール依存性。 線形相関では捕捉できない。

コピュラ族とテール依存性

異なるコピュラのテール依存性比較

族下側テール上側テール用途
ガウス00分布の本体のみ
Student-t対称対称汎用
クレイトン強0クラッシュモデリング
ガンベル0強ラリーモデリング

Vineコピュラ:高次元ソリューション

暗号資産ポートフォリオのVineコピュラ構造

Vineコピュラはd次元コピュラを二変量コピュラのカスケードに分解。各ペアが独自の族とパラメータを持つ。

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