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分层Copula理论在金融系统性风险测度中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
    1.3 研究思路与方法第13-14页
    1.4 研究内容与框架第14-15页
    1.5 创新与不足第15-16页
2 金融系统性风险测度理论第16-26页
    2.1 金融系统性风险定义、内涵、特征第16-19页
        2.1.1 定义第16-17页
        2.1.2 内涵第17页
        2.1.3 特征第17-19页
    2.2 系统性风险测度理论第19-20页
    2.3 风险起源、冲击、传染机理及路径、溢出与扩散第20-26页
        2.3.1 风险起源第20-21页
        2.3.2 冲击、传染机理与溢出第21-23页
        2.3.3 传染路径第23-24页
        2.3.4 扩散第24-26页
3 Copula函数的基础理论第26-36页
    3.1 Copula函数第26-27页
        3.1.1 Copula函数的定义及Sklar定理第26页
        3.1.2 Copula函数的基本性质第26-27页
    3.2 基于Copula函数的相关性测度第27页
        3.2.1 Kendall秩相关系数第27页
        3.2.2 Spearmean秩相关系数第27页
    3.3 Copula函数的分类第27-33页
        3.3.1 椭圆Copula第28-29页
        3.3.2 阿基米德Copula第29-32页
        3.3.3 极值Copula第32页
        3.3.4 Plackett Copula第32-33页
        3.3.5 分层阿基米德Copula第33页
    3.4 Copula参数估计第33-34页
        3.4.1 一步极大似然估计第33-34页
        3.4.2 两步极大似然估计第34页
    3.5 Copula函数拟合优度检验第34-36页
4 时间序列分析基础理论第36-42页
    4.1 单整第36页
    4.2 ADF检验第36-37页
    4.3 ARMA模型第37页
    4.4 GARCH模型第37-38页
    4.5 EGARCH模型第38页
    4.6 VAR模型第38页
    4.7 协整检验及其向量误差修正模型第38-42页
        4.7.1 协整概念第38-39页
        4.7.2 Johansen协整检验第39-40页
        4.7.3 向量误差修正模型第40页
        4.7.4 协整关系估计第40-42页
5 基于分层Copula理论的股市联动性测度第42-52页
    5.1 样本选择及预处理第42-43页
    5.2 边际分布估计第43-46页
        5.2.1 ADF检验第43-44页
        5.2.2 相关性分析第44-45页
        5.2.3 波动性检验第45-46页
    5.3 FNAC参数估计及模型选择第46-50页
        5.3.1 二元相关性分析第46-47页
        5.3.2 基于ARMA-EGARCH的FNAC第47-50页
    5.4 本章小结第50-52页
6 保险系统性风险对金融稳定的影响研究第52-62页
    6.1 指标选择与预处理第52-54页
        6.1.1 指标选择第52页
        6.1.2 指标预处理第52-54页
    6.2 边际分布估计第54页
    6.3 FNAC参数估计及模型选择第54-58页
        6.3.1 二元相关性分析第54-55页
        6.3.2 FNAC参数估计及模型选择第55-58页
    6.4 基于协整检验与向量误差修正模型的实证研究第58-61页
        6.4.1 ADF检验第58页
        6.4.2 VAR模型的滞后阶数确定第58-59页
        6.4.3 长期关系:协整检验第59-60页
        6.4.4 短期关系:向量误差修正模型第60-61页
    6.5 本章小结第61-62页
7 结论及展望第62-64页
    7.1 本文结论第62-63页
    7.2 展望第63-64页
致谢第64-66页
参考文献第66-70页
附录第70页

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