Võ Văn Tài * , Danh Ngọc Thắm Nguyễn Ái Quỳnh

* Tác giả liên hệ (vvtai@ctu.edu.vn)

Abstract

This article, based on the Copula theory, is to establishe the weighted density and distribution functions for sum of two dependent random variables. The research also surveyed some measures to evaluate the risk for investing in a certain stock. These measures and the established functions has been used in evaluating for a plan when investing on two stocks at the same time. The article also proposes the estimations for the parameters to apply the theory to real data. Performing for the real data in Vietnam, the research  they  not only illustrate the complex calculations of the present theories, but also shows the potential in the application
Keywords: Dependent, probability distribution, portfolio, sum of two variables

Tóm tắt

Dựa vào lý thuyết Copula, bài viết này thiết lập hàm mật độ và hàm phân phối có trọng số của tổng hai biến ngẫu nhiên phụ thuộc. Nghiên cứu cũng khảo sát một số độ đo để đánh giá sự rủi ro khi đầu tư vào một cổ phiếu nào đó. Những độ rủi ro này và các hàm số đã thiết lập được sử dụng để đánh giá phương án khi đầu tư cùng lúc hai cổ phiếu. Bài viết cũng đề xuất những ước lượng cho các tham số khi áp dụng lý thuyết vào số liệu thực. Thực hiện từ số liệu thực ở Việt Nam, bài viết không chỉ minh họa những tính toán phức tạp của lý thuyết đã trình bày mà còn cho thấy tiềm năng trong ứng dụng vào tài chánh của nghiên cứu này.
Từ khóa: Danh mục đầu tư, phân phối xác suất, phụ thuộc, tổng hai biến

Article Details

Tài liệu tham khảo

Aho, K.,Derryberry, D. andPeterson, T., 2014. Model selection for ecologists: the world views of AIC and BIC. Ecology, 95(3): 631–636.

Cherubini, U., Elisa, L. and Walter, V., 2004. Copula methods in finance. John Wiley & Sons. New York. 512 pages.

Cherubini, U., Mulinacci, S. and Romagnoli, S., 2011. A Copula-based model of speculative pricedynamicsin discrete time. Journal of Multivariate Analysis, 102(6): 1047-1063.

Dettmann, C. P. and Orestis, G., 2009. Product of nindependent uniform random variables. Statistics & Probability Letters,79: 2501–3.

Sereda, E. N., Bronshtein, E. M., Rachev, S. T., Fabozzi, F. J., Sun, W. and Stoyanov, S. V., 2010. Distortion risk measures in portfolio optimization. In Handbook of portfolio construction (pp. 649-673). Springer, Boston, MA.

Galambos, J. and Italo, S., 2004. Products of Random Variables: Applications to Problems of Physics and to Arithmetical Functions. Chappan& Hall. New York, 344 pages.

Garg, M., Sharma, A. and Manohar, P., 2016. The distribution of the product of two independent generalized trapezoidal random variables. Communications in Statistics-Theory and Methods, 45(21): 6369–6384.

Hien, T. D., Uyen, P. H.,Sel, L. andTrung, V. D., 2015. A new measure of monotone dependence by using Sobolevnorms for Copula. In International Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making, 4: 126–37.

Pham-Gia, T., Turkkan, N. and Eng, P., 1993. Bayesian analysis of the difference of two proportions. Communications in Statistics-Theory and Methods, 22(6):1755–1771.

Sel, L., Hung, P. K., Sal, L. and Wing, K. W., 2019. Distribution of quotient of dependent andindependent random variables using Copulas. Journal of Risk and Financial Management, 12: 1-27.

Sklar, A.,1959. N-dimensional distribution functions and their margins. Publ. Inst. Statist,8: 229–231.

Scott, D.,1979. On optimal and data-based histograms. Biometrika, 66(3): 605–610.

Tai, V.V., Ha, C.N. andThao, N.T., 2016. The prior probability in classifying twopopulations by Bayesian method. Applied mathematics in Engineering and Reliability. CRC Press, 1: 35-40.

Tang, J., Songsak, S., Vicente, R.and Wing, K.W., 2014. Modelling dependencebetween tourism demand and exchange rate using Copula-based GARCH model. Current Issues in Method and Practice, 19: 1–19.

Yang, Y. and Yuebao, W., 2013. Tail behavior of the product of two dependent random variables with applications to risk theory. Extremes, 16: 55–74.

Xu, X., Yan, Z. and Xu, S., 2015. Estimating wind speed probability distribution by diffusion-based kernel density method. Electric Power Systems Research, 121: 28–37.