| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·文献回顾 | 第9-10页 |
| ·研究思路和论文框架 | 第10-13页 |
| ·研究思路 | 第10-11页 |
| ·框架结构 | 第11页 |
| ·创新点 | 第11-13页 |
| 第2章 Copula 理论 | 第13-20页 |
| ·Copula 函数简介 | 第13-16页 |
| ·Copula 函数的定义和相关定理 | 第13-14页 |
| ·Copula 函数的基本性质 | 第14页 |
| ·Copula 函数的分类及其相关性 | 第14-16页 |
| ·基于Copula 理论的相关性指标 | 第16-18页 |
| ·Kendall 秩相关系数τ | 第16-17页 |
| ·Spearman 秩相关系数ρ | 第17页 |
| ·尾部相关系数 | 第17-18页 |
| ·Copula 理论在金融分析上的应用 | 第18-20页 |
| 第3章 金融时间序列模型 | 第20-29页 |
| ·边缘分布模型的分类 | 第20-23页 |
| ·GARCH 模型 | 第20-22页 |
| ·EGARCH 模型 | 第22页 |
| ·GJR 模型 | 第22-23页 |
| ·构建金融时间序列模型 | 第23-25页 |
| ·边缘分布模型的选择 | 第23页 |
| ·极值理论 | 第23-24页 |
| ·Copula 函数的选择 | 第24-25页 |
| ·构建 GARCH-POT-Copula 模型 | 第25页 |
| ·Copula 模型的估计 | 第25-27页 |
| ·Copula 模型的检验 | 第27-29页 |
| ·Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验 | 第27页 |
| ·χ~2 检验 | 第27-28页 |
| ·Q-Q 图 | 第28页 |
| ·Anderson-Darling(A-D)检验 | 第28-29页 |
| 第4章 金融风险度量 | 第29-35页 |
| ·VaR 方法 | 第29-31页 |
| ·VaR 定义 | 第29页 |
| ·VaR 的计算方法 | 第29-30页 |
| ·VaR 的返回检验 | 第30-31页 |
| ·VaR 的特点及局限性 | 第31页 |
| ·一致性风险度量 CVaR | 第31-35页 |
| ·一致性风险度量的概念 | 第31-32页 |
| ·CVaR 的定义 | 第32页 |
| ·CVaR 的计算方法 | 第32-34页 |
| ·CVaR 的检验 | 第34-35页 |
| 第5章 实证研究 | 第35-46页 |
| ·样本的选取及分析 | 第35-36页 |
| ·边缘分布拟合及检验 | 第36-39页 |
| ·Copula 模型的估计及检验 | 第39-42页 |
| ·投资组合的VaR 及 CVaR 计算 | 第42-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第52-53页 |
| 附录 B (MATLAB 编程) | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |