| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.3 研究内容和文章结构 | 第9-10页 |
| 第二章 Copula函数理论和相关性度量 | 第10-21页 |
| 2.1 Copula函数的定义和相关理论 | 第10页 |
| 2.2 Copula函数的基本性质 | 第10-11页 |
| 2.3 常用Copula函数 | 第11-16页 |
| 2.3.1 椭圆Copula | 第11-13页 |
| 2.3.2 ArchimedeanCopula | 第13-15页 |
| 2.3.3 双参数Copula | 第15-16页 |
| 2.4 Copula函数的相关性度量 | 第16-21页 |
| 2.4.1 Kendall’sTau秩相关系数 | 第17页 |
| 2.4.2 常见的Copula族Tau值 | 第17-18页 |
| 2.4.3 Spearman’sRho秩相关系数 | 第18页 |
| 2.4.4 尾部相关系数 | 第18-21页 |
| 第三章 VaR的计算 | 第21-26页 |
| 3.1 VaR的定义 | 第21页 |
| 3.2 VaR的计算方法 | 第21-25页 |
| 3.2.1 方差-协方差法计算VaR | 第21-22页 |
| 3.2.2 历史模拟法计算VaR | 第22页 |
| 3.2.3 MonteCarlo模拟法计算VaR | 第22-23页 |
| 3.2.4 Copula函数的MonteCarlo模拟来计算风险值VaR | 第23-25页 |
| 3.3 VaR的检验 | 第25-26页 |
| 第四章 上证指数的相关性分析 | 第26-34页 |
| 4.1 基本统计分析 | 第26-28页 |
| 4.2 确定边缘分布 | 第28-30页 |
| 4.2.1 对收益率R_t建模 | 第28-29页 |
| 4.2.2 对成交量对数变化率Q_t建模 | 第29-30页 |
| 4.3 Copula函数的参数估计 | 第30-32页 |
| 4.4 Copula函数的相关性分析 | 第32-34页 |
| 第五章 沪深两市投资组合的风险值的度量 | 第34-40页 |
| 5.1 基本统计分析 | 第34-35页 |
| 5.2 确定边缘分布 | 第35-36页 |
| 5.3 Copula函数的参数估计 | 第36-38页 |
| 5.4 Copula-GARCH-MonteCarlo计算VaR | 第38-40页 |
| 第六章 结论与展望 | 第40-41页 |
| 6.1 结论 | 第40页 |
| 6.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43页 |