基于COPULA方法的黄金与石油收益率联动性分析与风险度量
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内外对Copula的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外对黄金价格的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 国内外对黄金-石油联立分析的现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文思路与方法、研究内容及创新点 | 第15-17页 |
| 1.3.1 论文思路与方法 | 第15页 |
| 1.3.2 文章结构脉络 | 第15-17页 |
| 2. Copula函数理论 | 第17-29页 |
| 2.1 Copula函数的定义和Sklar定理 | 第17-18页 |
| 2.2 相关性度量指标 | 第18-22页 |
| 2.2.1 Kendall秩相关系数τ | 第19页 |
| 2.2.2 Spearman秩相关系数ρ | 第19-20页 |
| 2.2.3 尾部相关系数 | 第20-22页 |
| 2.3 常见Copula函数的类型 | 第22-24页 |
| 2.4 阿基米德Copula函数族介绍 | 第24-26页 |
| 2.4.1 Gumbel Copula | 第24页 |
| 2.4.2 Clayton Copula | 第24-25页 |
| 2.4.3 Frank Copula | 第25-26页 |
| 2.5 Copula函数模型的参数估计 | 第26-29页 |
| 2.5.1 精确极大似然估计 | 第26-27页 |
| 2.5.2 两阶段的极大似然估计 | 第27页 |
| 2.5.3 基于相关系数的Copula参数估计法 | 第27-29页 |
| 3. Copula函数的选取与风险度量模型构造 | 第29-38页 |
| 3.1 黄金市场与石油市场相关性的实证研究 | 第29-33页 |
| 3.1.1 样本数据的选取 | 第29-30页 |
| 3.1.2 基本统计描述 | 第30-31页 |
| 3.1.3 相关系数估计 | 第31-32页 |
| 3.1.4 Copula函数的参数估计与选取 | 第32-33页 |
| 3.2 风险值度量 | 第33-35页 |
| 3.2.1 风险度量指标 | 第33页 |
| 3.2.2 VaR度量指标 | 第33-34页 |
| 3.2.3 CVaR度量指标 | 第34-35页 |
| 3.3 风险度量方法 | 第35-36页 |
| 3.3.1 方差-协方差方法 | 第35页 |
| 3.3.2 历史模拟法 | 第35-36页 |
| 3.3.3 蒙特卡罗模拟法 | 第36页 |
| 3.4 VaR与CVaR的返回检验 | 第36-38页 |
| 4. 风险度量的实证分析 | 第38-44页 |
| 4.1 边际分布的确定 | 第38-41页 |
| 4.2 黄金-石油市场风险的VaR及CVaR估计 | 第41-42页 |
| 4.3 有效性检验 | 第42-44页 |
| 5. 结论与展望 | 第44-46页 |
| 5.1 本文总结 | 第44-45页 |
| 5.2 研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 附录 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
