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基于风险分散策略的思想，建立二元Copula-GARCH族模型，分别研究了不同秩相关系数下的两组真实质物组合（铜和螺纹钢以及铜和铝）的对数收益率间的条件相关性，进而运用蒙特卡洛模拟方法进行样本外滚动预测风险值VaR，引入历史模拟法和EWMA方法进行对比，提出一类新的数据生成方法，以铜和螺纹钢的收益率的条件波动率和Copula函数生成四组不同秩相关系数的模拟质物组合，解决现货数据匮乏带来的“小样本”问题，以验证模型的普适性，提供了一种混合质押物风险管理的新框架和新模式，实现从业务风险把握到数值模型实现的创新。经过实证分析和回测检验结果显示：
①组合内质物铜、螺纹钢以及铝的对数收益率均呈现显著的尖峰厚尾、自相关以及波动集聚性。由于现货市场的流动性要小于证券期货市场，加之现货市场的参与者更多的是较为理性且具有真实贸易背景的企业，故而螺纹钢收益率并未表现出金融市场中显著的杠杆效应。②短期动态VaR及其失效率检验表明，与传统的历史模拟法以及EWMA相比，能够捕捉质物收益率下尾部相关结构变化的t-Copula以及Clayton-Copula能够合理地估计两组真实质物组合风险，Clayton-Copula能够合理估计模拟质物组合风险；进一步，基于长期风险预测且以考虑贷款资金成本动态质押率为指标的融资效率损失检验表明，Copula-GARCH族模型可以更好地实现质物组合风险分散能力，降低资产秩相关系数，切实提高质物组合分散能力，其中弱相关质物组合（铜和螺纹钢）的风险分散能力可提升27%。研究印证了Markowitz资产组合理论风险分散的内涵，将组合内资产间的相关性越小，风险分散效果越强的结论由线性相关向非线性相关、尾部相关进行了拓展；为克服小样本问题而进行的扩展研究进一步证实了Copula-GARCH族模型相较传统模型在刻画质物全面相关结构以及质物组合分散风险能力方面的优势。所得结论为物流企业供应链金融实践中进行质物组合风险的预测进而设定合理的质押率以及风险限额下质物组合的优化提供了理论和实务依据。
需要指出的是，本章仅仅给出了二元质物组合下长期风险预测的近似解析式，考虑到时间平方根法则的局限性，下一章将研究对象拓展至更具一般意义的多元质物组合，同时引入极值理论等描绘金融资产收益率序列的尖峰厚尾等非正态典型事实，提出更具普适性的长期风险预测方法，对组合内各资产自身的风险大小（波动率）及所占权重等展开深入研究。