| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1. 前言 | 第8-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外文献综述 | 第9-10页 |
| ·国外研究综述 | 第9页 |
| ·国内研究 | 第9-10页 |
| ·研究内容和主要创新 | 第10-12页 |
| 2. Copula理论简介 | 第12-21页 |
| ·Copula函数 | 第12-14页 |
| ·椭圆型Copula函数和阿基米德Copula函数 | 第14-18页 |
| ·多元正态Copula函数 | 第14-15页 |
| ·多元t-Copula函数 | 第15-16页 |
| ·常用的阿基米德Copula函数 | 第16-18页 |
| ·Copula函数的相关性测度 | 第18-21页 |
| ·Kendall秩相关系数τ | 第18-19页 |
| ·Spearman秩相关系数ρ | 第19-21页 |
| 3. VaR概念及其风险度量 | 第21-31页 |
| ·金融风险 | 第21-22页 |
| ·金融风险案例 | 第22-23页 |
| ·风险管理方法概述 | 第23-24页 |
| ·VaR的概念及其局限性 | 第24-29页 |
| ·VaR方法的背景 | 第24-25页 |
| ·VaR的计算方法 | 第25-29页 |
| ·VaR的事后检验 | 第29-31页 |
| 4. 资产收益率的时间序列分析 | 第31-45页 |
| ·ARCH族模型 | 第31-36页 |
| ·线性ARCH模型(LARCH) | 第32页 |
| ·GARCH模型 | 第32-35页 |
| ·EGARCH模型 | 第35-36页 |
| ·Copula-GARCH族模型 | 第36-38页 |
| ·Copula-ARCH模型 | 第36-37页 |
| ·Copula-GARCH模型 | 第37页 |
| ·Copula-EGARCH模型 | 第37-38页 |
| ·沪深股市的时间序列分析 | 第38-44页 |
| ·沪深股市收益率序列的统计描述 | 第38-40页 |
| ·平稳性检验 | 第40-41页 |
| ·沪深股市收益率序列的波动聚集性 | 第41-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 5. 实证分析 | 第45-53页 |
| ·传统的模拟方法 | 第45-47页 |
| ·Copula函数的选择 | 第47-49页 |
| ·t-Copula-GARCH模型的VaR计算 | 第49-51页 |
| ·t-Copula-EGARCH模型的VaR计算 | 第51-52页 |
| ·结论 | 第52-53页 |
| 附录(部分程序) | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第58页 |