在金融市场中，债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
流动性风险是指在市场上，债券价格的波动程度受到市场流动性的影响，这种影响可能导致债券价格的剧烈波动，从而影响投资者的收益。
因此，对于债券流动性风险的度量和管理成为了投资者和金融机构的关键任务。
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风险整合管理的目的是为了对金融机构所面对
的各种风险进行度量和管理。这就需要将各种风险
整合在一起,即对各种风险的分布形式进行整合。传
统观点认为，金融机构所面临的风险主要有市场风.
险、信用风险和操作风险。学术界对于整合此三类风
险已进行了大量研究。W ard和Lee( 2002)利用正态
Copula函数对各种风险进行了整合,针对不同风险
分别采用解析形式和模拟方式对其描述，最终得到
保险公司的总体风险分布情况。Rosenberg 和
Schuermann(2006 )分别用正态Copula和t-Copula .
对市场风险、信用风险和操作风险进行整合,给出了
三种风险的联合分布函数情况。
近年来，Copula模型作为一种灵活的统计工具，已经被广泛应用于金融领域。
本文将帮助客户运用Copula模型，对债券的流动性风险进行度量，旨在提供一种新的方法来评估债券的流动性风险。主要是写二元Copula，关于对债券的流动性风险来进行度量，先估计两个的边际分布，然后选择出最优的Copula函数进行联接，之后进行蒙特卡洛模拟。
目前对于边际分布，想通过非参数核估计来估计其边际分布，不知道是否可行，数据为年度的周数据，为52个。数据为流动性风险，liq1,liq2,liq3,h这四个指标，h代表换手率，对选择债券的流动性风险进行度量。
读取数据
data=read.xlsx("11华微债.xlsx")
估计liq3和h这两个指标的边际分布
x <- data[,c("liq3","h")]## 观测值
##删除缺失值
x=na.omit(x)
拟合 copula模型
liq3 <- x$liq3
h <- x$h
绘制可视化图形
得到pseudo 观测值
拟合copula参数
coef
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得到密度图形
模拟分布
生成3965随机抽样的copula函数样本。
##对随机数进行可视化
plot(
计算模拟数据的相关数据
估计边缘函数分布
绘制拟合值和实际值
模拟多元分布的样本进行拟合 （使用不同的df）
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
非常感谢您阅读本文，如需帮助请联系我们！
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