| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究框架、研究方法和创新与不足 | 第13-16页 |
| ·本文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文的研究方法 | 第14页 |
| ·本文的创新与不足 | 第14-16页 |
| 2 金融市场风险理论 | 第16-18页 |
| ·金融风险定义 | 第16页 |
| ·金融市场风险的类型 | 第16-18页 |
| ·市场风险 | 第16页 |
| ·信用风险 | 第16-17页 |
| ·流动性风险 | 第17页 |
| ·操作风险 | 第17页 |
| ·综合风险衡量 | 第17-18页 |
| 3 VaR的基本原理 | 第18-26页 |
| ·VaR的产生背景 | 第18页 |
| ·VaR的定义 | 第18-19页 |
| ·原理方法和模型 | 第19-24页 |
| ·历史模拟法 | 第19-21页 |
| ·蒙特卡洛法 | 第21-22页 |
| ·德尔塔-正态法 | 第22-23页 |
| ·计算VaR的模型 | 第23-24页 |
| ·失败率检验 | 第24页 |
| ·VaR的优缺点 | 第24-26页 |
| 4 Copula理论概述 | 第26-33页 |
| ·Copula函数定义及性质 | 第26-27页 |
| ·常见Copula函数 | 第27-28页 |
| ·椭圆型Copula函数 | 第27-28页 |
| ·阿基米德(Archimedean Copula)函数 | 第28页 |
| ·运用Copula函数的相关性度量 | 第28-29页 |
| ·线性相关系数 | 第28页 |
| ·Kendall's tau | 第28-29页 |
| ·Spearman's rho | 第29页 |
| ·Copula函数与尾部相关性 | 第29-31页 |
| ·基于Copula函数的VaR-Monte Carlo模拟 | 第31-33页 |
| 5 基于Copula-GARCH模型的实证分析 | 第33-52页 |
| ·数据描述和模型识别 | 第33-39页 |
| ·数据描述 | 第33页 |
| ·统计描述 | 第33-39页 |
| ·基于GARCH模型计算VaR结果 | 第39-43页 |
| ·GARCH模型选择 | 第39-42页 |
| ·最优模型计算VaR | 第42-43页 |
| ·Copula-GARCH-t模型的拟合 | 第43-50页 |
| ·边际分布模型确定 | 第43-44页 |
| ·Copula函数的参数估计 | 第44-50页 |
| ·基于Copula函数的VaR-Monte Carlo模拟 | 第50-52页 |
| 6 结束语 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52-53页 |
| ·建议 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 后记 | 第57-58页 |
