| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 研究方法及内容 | 第9-11页 |
| 1.2.1 研究方法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 主要内容 | 第10-11页 |
| 2 文献综述 | 第11-14页 |
| 2.1 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 3 模型选取与构建过程 | 第14-25页 |
| 3.1 GARCH模型及DCC-GARCH模型 | 第14-18页 |
| 3.1.1 GARCH模型 | 第14-16页 |
| 3.1.2 DCC-MGARCH模型 | 第16-18页 |
| 3.2 Copula方法 | 第18-22页 |
| 3.2.1 Copula概述 | 第18-21页 |
| 3.2.2 两种常用时变Copula | 第21-22页 |
| 3.2.3 边缘分布建模 | 第22页 |
| 3.3 收益率序列的VaR度量及股指预测 | 第22-25页 |
| 3.3.1 收益率序列的VaR度量 | 第22-23页 |
| 3.3.2 基于ARMA-GARCH模型的股指预测 | 第23-25页 |
| 4 数据选取与基本统计分析 | 第25-29页 |
| 4.1 数据的选取 | 第25-26页 |
| 4.2 数据的基本统计分析 | 第26-29页 |
| 5 沪深股市与“一带一路”主题指数相关性的实证分析 | 第29-45页 |
| 5.1 DCC-MGARCH模型 | 第29-34页 |
| 5.2 基于Copula方法的动态相关性分析 | 第34-40页 |
| 5.2.1 边缘分布估计 | 第34-35页 |
| 5.2.2 静态Copula的参数估计 | 第35-36页 |
| 5.2.3 时变Copula的参数估计 | 第36-40页 |
| 5.3 VaR计算结果与股指预测结果 | 第40-45页 |
| 5.3.1 VaR计算结果 | 第40-42页 |
| 5.3.2 股指预测结果 | 第42-45页 |
| 6 结论与建议 | 第45-48页 |
| 6.1 结论 | 第45-47页 |
| 6.2 建议 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
| A 学位论文数据集 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |