| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-14页 |
| 1.2.1 关于资产组合市场风险度量的文献综述 | 第9-11页 |
| 1.2.2 关于投资组合理论的文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.3 存在的问题与启示 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4 文章框架与创新点 | 第16-17页 |
| 1.4.1 文章框架 | 第16页 |
| 1.4.2 创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 理论基础 | 第17-23页 |
| 2.1 市场风险度量理论 | 第17-18页 |
| 2.2 相关性模型Copula | 第18-23页 |
| 2.2.1 Copula函数的定义及定理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Copula函数的性质 | 第19页 |
| 2.2.3 Copula函数的分类 | 第19-20页 |
| 2.2.4 Copula时变参数演化方程 | 第20-23页 |
| 第三章 股票市场组合的相关性模型构建 | 第23-33页 |
| 3.1 Copula模型的构建步骤 | 第23页 |
| 3.2 边缘分布模型的设定 | 第23-30页 |
| 3.2.1 GJR-GARCH模型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 马尔科夫转换多分形(MSM)模型 | 第24-28页 |
| 3.2.3 基于极值理论的GJR-GARCH-EVT和MSM-EVT模型 | 第28-30页 |
| 3.3 边缘分布模型的检验 | 第30-31页 |
| 3.4 Copula函数和时变演化方程的设定 | 第31页 |
| 3.5 Copula模型的参数估计 | 第31-33页 |
| 第四章 股票市场组合的相关性模型参数估计 | 第33-45页 |
| 4.1 数据选取与处理 | 第33-34页 |
| 4.2 数据基本统计分析及多分形检验 | 第34-37页 |
| 4.2.1 描述性统计分析 | 第34-35页 |
| 4.2.2 平稳性检验和ARCH效应检验 | 第35-36页 |
| 4.2.3 多分形检验 | 第36-37页 |
| 4.3 边缘分布模型参数估计和检验 | 第37-43页 |
| 4.3.1 GJR-GARCH、MSM模型参数估计和检验 | 第37-40页 |
| 4.3.2 GJR-GARCH-EVT、MSM-EVT模型参数估计和检验 | 第40-43页 |
| 4.4 Copula模型参数估计 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 股票市场组合的市场风险度量及组合选择实证研究 | 第45-62页 |
| 5.1 股票市场组合的市场风险度量实证研究 | 第45-55页 |
| 5.1.1 VaR和ES的计算 | 第45-46页 |
| 5.1.2 VaR和ES的回测检验方法 | 第46-47页 |
| 5.1.3 VaR回测检验结果 | 第47-51页 |
| 5.1.4 ES回测检验结果 | 第51-52页 |
| 5.1.5 相关性模型的风险度量效果分析 | 第52-55页 |
| 5.2 基于风险最小化的投资组合选择研究 | 第55-61页 |
| 5.2.1 基于风险最小化的投资组合优化模型构建 | 第55-56页 |
| 5.2.2 投资组合优化模型求解步骤 | 第56-57页 |
| 5.2.3 基于风险最小化的投资组合优化结果 | 第57-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-80页 |
| 个人简历及在学期间的研究成果 | 第80页 |
