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国际分散投资相关性研究--基于藤结构PairCopula-GARCH模型

摘要第4-8页
ABSTRACT第8-9页
1. 导论第12-25页
    1.1 选题背景及意义第12-16页
        1.1.1 选题背景第12-13页
        1.1.2 选题意义第13-16页
    1.2 文献综述第16-21页
        1.2.1 国外研究现状第16-19页
        1.2.2 国内研究现状第19-21页
    1.3 研究内容和结构框架第21-23页
        1.3.1 研究内容第21页
        1.3.2 结构框架第21-23页
    1.4 研究方法和创新之处第23-25页
        1.4.1 研究方法第23页
        1.4.2 创新之处第23-25页
2. GARCH理论第25-30页
    2.1 GARCH理论介绍第25-27页
    2.2 GARCH(1,1)第27-30页
3. COPULA理论第30-36页
    3.1 COPULA方法的介绍第30-31页
    3.2 COPULA函数的定义和相关性质第31-33页
    3.3 常用COPULA函数第33-36页
4. 基于COPULA的多变量时间序列模型--COPULA-ARCH类模型第36-59页
    4.1 COPULA-ARCH类模型的构建第36-41页
    4.2 COPULA-ARCH类模型的估计第41-45页
        4.2.1 ARCH类模型的估计第41页
        4.2.2 Copula模型的参数估计第41-45页
    4.3 PAIR COPULA-GARCH模型第45-59页
        4.3.1 Pair Copula模型第45-50页
        4.3.2 藤结构简介第50-54页
        4.3.3 Pair Copula-GARCH模型的构建和估计第54-59页
5. PAIR COPULA-GARCH模型在多资产组合VAR分析中的应用第59-64页
    5.1 PAIR COPULA模型下多资产组合VAR解析式的推导第60-61页
    5.2 PAIR COPULA-GARCH模型下的MONTE CARLO模拟第61-64页
6. 实证分析第64-77页
    6.1 对数据进行描述统计及ADF平稳性检验等第64-67页
        6.1.1 各对数收益率序列进行描述统计分析第64-66页
        6.1.2 ADF平稳性检验以及ARCH效应检验第66-67页
    6.2 边际分布模型的构造及参数估计第67-68页
        6.2.1 GARCH(1,1)模型第67页
        6.2.2 GJR模型第67-68页
    6.3 引入COPULA模型第68-77页
        6.3.1 无藤结构Copula模型第68-69页
        6.3.2 具有D藤结构Copula模型第69-77页
7. 研究结论与展望第77-81页
    7.1 研究结论第77-78页
    7.2 存在的不足第78页
    7.3 展望第78-81页
参考文献第81-85页
致谢第85页

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