| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-28页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状评述 | 第15-24页 |
| 1.3 研究内容与研究思路 | 第24-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第24-26页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第26页 |
| 1.4 本文的主要创新点 | 第26-28页 |
| 第2章 相依性与风险溢出相关理论基础和理论解释 | 第28-43页 |
| 2.1 概念界定 | 第28-32页 |
| 2.1.1 相依性的概念 | 第28-29页 |
| 2.1.2 相依结构的概念 | 第29-30页 |
| 2.1.3 风险溢出的概念 | 第30-31页 |
| 2.1.4 概念的关联 | 第31-32页 |
| 2.2 金融市场一体化理论 | 第32-36页 |
| 2.3 经济基础假说 | 第36-39页 |
| 2.4 市场传染假说 | 第39-41页 |
| 2.5 本章小节 | 第41-43页 |
| 第3章 相依性与风险溢出的模型与方法 | 第43-74页 |
| 3.1 传统的相依性测量方法 | 第43-49页 |
| 3.1.1 线性相关系数 | 第43-45页 |
| 3.1.2 秩相关系数 | 第45-47页 |
| 3.1.3 象限相依 | 第47-48页 |
| 3.1.4 尾部相依性 | 第48页 |
| 3.1.5 动态条件相依性 | 第48-49页 |
| 3.2 基于Copula的二维相依性测度 | 第49-62页 |
| 3.2.1 Copula理论 | 第49-61页 |
| 3.2.2 Copula函数的相依性测度 | 第61-62页 |
| 3.3 高维相依性测度 | 第62-69页 |
| 3.3.1 Pair Copula函数 | 第63-65页 |
| 3.3.2 Vine Copula理论 | 第65-69页 |
| 3.4 Diebold &Yilmaz溢出指数模型 | 第69-72页 |
| 3.4.1 溢出指数 | 第69-71页 |
| 3.4.2 溢出指数表 | 第71-72页 |
| 3.5 本章小节 | 第72-74页 |
| 第4章 国内外金融市场间的相依关系研究:基于收益率层面 | 第74-94页 |
| 4.1 引言 | 第74-75页 |
| 4.2 Copula-DCC-GARCH的构建 | 第75-77页 |
| 4.2.1 确定边缘分布模型 | 第75-76页 |
| 4.2.2 Copula-DCC-GARCH模型 | 第76-77页 |
| 4.3 样本选取及其描述性统计分析 | 第77-80页 |
| 4.3.1 样本选取 | 第77-78页 |
| 4.3.2 样本描述性统计分析 | 第78-80页 |
| 4.4 国内外股市间的相依结构 | 第80-85页 |
| 4.4.1 各股市收益率边缘分布模型的估计 | 第80-83页 |
| 4.4.2 国内外股市间的相依结构 | 第83-85页 |
| 4.5 国内外股市间动态相依性 | 第85-91页 |
| 4.5.1 动态相依性估计结果 | 第85-87页 |
| 4.5.2 动态相依性的结构突变点检验 | 第87-91页 |
| 4.6 实证结果总结 | 第91-92页 |
| 4.7 本章小节 | 第92-94页 |
| 第5章 国内外金融市场间的波动溢出关系研究 | 第94-113页 |
| 5.1 引言 | 第94页 |
| 5.2 样本数据 | 第94-96页 |
| 5.3 溢出效应静态分析 | 第96-98页 |
| 5.3.1 收益率溢出效应静态分析 | 第96-97页 |
| 5.3.2 波动率溢出效应静态分析 | 第97-98页 |
| 5.4 溢出效应动态分析 | 第98-106页 |
| 5.4.1 收益率溢出效应动态分析 | 第98-102页 |
| 5.4.2 波动率溢出效应动态分析 | 第102-106页 |
| 5.5 我国股市波动率溢出效应特征分析 | 第106-110页 |
| 5.6 实证结果总结 | 第110-111页 |
| 5.7 本章小节 | 第111-113页 |
| 第6章 国内外金融市场间的极端风险溢出关系研究 | 第113-131页 |
| 6.1 引言 | 第113-115页 |
| 6.2 Vine Copula模型构建 | 第115-116页 |
| 6.3 基于Copula模型的尾部相依性测度 | 第116-117页 |
| 6.4 样本数据及其基本特征 | 第117-119页 |
| 6.5 边缘分布模型及Vine Copula模型的估计 | 第119-124页 |
| 6.5.1 边缘分布模型 | 第119-120页 |
| 6.5.2 Vine Copula模型的估计 | 第120-124页 |
| 6.6 尾部相依性 | 第124-128页 |
| 6.6.1 尾部相依性估计结果 | 第124-125页 |
| 6.6.2 尾部相依性特征 | 第125-127页 |
| 6.6.3 相依性的时变性 | 第127-128页 |
| 6.7 实证结果总结 | 第128-129页 |
| 6.8 本章小节 | 第129-131页 |
| 第7章 总结与展望 | 第131-135页 |
| 7.1 研究结论 | 第131-134页 |
| 7.2 研究展望 | 第134-135页 |
| 参考文献 | 第135-151页 |
| 在读期间研究成果 | 第151-153页 |
| 致谢 | 第153-155页 |
| 附录 | 第155-169页 |
