用于验证copula风险度量模型的证券数据集

来源：资产证券化分析网数据（www.cn-abs.com）、房地美数据（www.freddiemac.com）、
Python 软件蒙特卡洛模拟。

背景和意义：金融的核心问题是风险，金融风险的计量理论和方法是金融高科技的重要组成部分，是金融界和数学界一致关注的关键性技术问题。现在，国际通用的风险计量理论和方法是传统的概率统计。然而，频发的金融危机表明了传统的风险计量理论和方法存在着重大的缺陷，它无法精确刻画不完备金融市场风险和不确定性。本项目将根据金融市场不可重复现象的特性，通过变革传统的概率统计理论，建立非线性期望与统计理论，探索相关风险计量与资产定价理论，并结合高性能计算、大数据和人工智能技术，发展稳健的风险预警系统。

主要内容和产生方法：
提出基于现代随机分析和非线性概率统计的各类金融风险计量的建模方法，突破计量金融市场不确定性的关键技术。本课题研究基于非线性期望理论的风险计量模型，建立非线性期望理论架构下审慎的金融风险计量理论，探索适应于我国金融市场的风险计量与防范技术。本课题研究有三家单位承担，山东大学（课题牵头单位）负责研发非线性期望基础理论和度量模型，北京大学负责研发基于 Coupla 方法的非线性风险度量实证分析，中国科学院数学与系统科学研究院负责研发非线性期望下的极限理论和倒向随机微分方程理论的研究。该数据集包含数据文件 1-2 个，支撑解释文件 1-2 个，图片和表格 5 个左右。RMBS 贷款 2000 年的初始数据，数据格式为.CVS。从专业数据库资产证券化分析网数据（www.cn-abs.com）及房地美数据（www.freddiemac.com）进行数据采集。资产证券化分析网数据库和房地美数据库是专业的数据库，数据来源有保障。

体量：约为20MB。