| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-27页 |
| ·研究问题和意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·时间序列的建模研究 | 第16-17页 |
| ·Copula理论研究 | 第17-19页 |
| ·基于Copula理论的相依结构模型 | 第19-20页 |
| ·相关性传统分析方法的不足与缺陷 | 第20-21页 |
| ·基于Copula函数研究相依关系的优越性 | 第21-22页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第22-25页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-24页 |
| ·本文的创新点 | 第24-25页 |
| ·本文的研究方法和技术路线 | 第25-27页 |
| ·本文的研究方法 | 第25-26页 |
| ·本文的技术路线 | 第26-27页 |
| 第2章 Copula理论及其在金融风险分析中的应用 | 第27-44页 |
| ·Copula函数理论 | 第27-31页 |
| ·Copula函数的定义和定理 | 第27-29页 |
| ·Copula函数的基本性质 | 第29页 |
| ·几类Copula函数 | 第29-31页 |
| ·相依结构及一致性相依测度 | 第31-38页 |
| ·几种重要的一致性测度 | 第32-35页 |
| ·尾部的几个条件概率和条件期望 | 第35-38页 |
| ·Copula理论在金融风险管理中的应用 | 第38-43页 |
| ·相关的时间序列分析知识 | 第39-40页 |
| ·Copula函数与时间序列模型 | 第40-42页 |
| ·Copula函数与风险管理 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 Copula模型构建方法及参数估计性质 | 第44-55页 |
| ·Copula模型的构建步骤方法 | 第44-51页 |
| ·边缘分布的确定 | 第44-46页 |
| ·Copula函数模型的确定 | 第46-51页 |
| ·马尔科夫(Markov)时间序列模型及参数估计性质 | 第51-53页 |
| ·一阶马尔科夫时间序列模型 | 第51-52页 |
| ·二阶段准极大似然参数估计性质 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第4章 基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型 | 第55-90页 |
| ·基于Copula函数二维时间序列相依模型的构建 | 第56-57页 |
| ·模型参数的估计及其参数估计的性质 | 第57-67页 |
| ·模型参数估计的三阶段极大似然方法 | 第57-59页 |
| ·三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性的假设条件 | 第59-60页 |
| ·三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性 | 第60-67页 |
| ·三阶段估计过程中Copula模型的选择及准参数似然比统计量的近似性质 | 第67-72页 |
| ·Copula模型选择方法 | 第67-69页 |
| ·参数准似然比统计量(PPLR)的近似性质 | 第69-72页 |
| ·模型的Monte-Carlo模拟 | 第72-77页 |
| ·模型的Monte-Carlo模拟方法 | 第72-73页 |
| ·模型的Monte-Carlo模拟实例 | 第73-77页 |
| ·多维时间序列的相依模型 | 第77-80页 |
| ·多维时间序列相依模型构建 | 第77页 |
| ·多维模型的三阶段准极大似然参数估计 | 第77-79页 |
| ·多维模型的Monte-Carlo模拟方法 | 第79-80页 |
| ·模型的应用研究 | 第80-89页 |
| ·数据及其统计描述 | 第80页 |
| ·边缘分布的确定 | 第80-84页 |
| ·收益率序列短期条件相依关系 | 第84-86页 |
| ·收益率序列间的同期相依关系 | 第86-87页 |
| ·模型的x~2检验和比较 | 第87-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 第5章 基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究 | 第90-114页 |
| ·基于VAR-Copula模型的股市价量相依结构研究 | 第91-104页 |
| ·研究方法 | 第91-93页 |
| ·Copula函数模型的估计与检验 | 第93-95页 |
| ·价量相依结构的实证分析 | 第95-102页 |
| ·结果分析 | 第102-104页 |
| ·基于ARMA-GARCH-Copula模型的沪深股市价量相依结构 | 第104-113页 |
| ·ARMA-GARCH-Copula模型的建立 | 第104-106页 |
| ·沪深股市的价量相依结构实证分析 | 第106-112页 |
| ·结果分析 | 第112-113页 |
| ·本章小结 | 第113-114页 |
| 第6章 其他几个相依结构模型 | 第114-127页 |
| ·基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型 | 第114-119页 |
| ·Copula-NAGARCHSK-M模型 | 第114-117页 |
| ·Copula-TARCHSK-M模型 | 第117-119页 |
| ·时间序列向量的同期相依关系Copula函数模型 | 第119-122页 |
| ·时间序列向量相依结构模型的构造方法 | 第119-121页 |
| ·模型的参数估计 | 第121-122页 |
| ·相依结构熵及联合熵的分解 | 第122-125页 |
| ·相依结构熵的定义和性质 | 第122-125页 |
| ·多维相依结构熵 | 第125页 |
| ·本章小结 | 第125-127页 |
| 第7章 总结与展望 | 第127-133页 |
| ·论文工作总结 | 第127-130页 |
| ·Copula理论及其应用 | 第127-128页 |
| ·Copula模型的构建方法和参数估计 | 第128页 |
| ·基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型 | 第128-129页 |
| ·基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究 | 第129-130页 |
| ·其他几个相依结构模型 | 第130页 |
| ·研究展望 | 第130-131页 |
| ·三阶段半参数极大似然估计方法参数估计的有关性质 | 第130-131页 |
| ·高阶马尔科夫时间序列模型 | 第131页 |
| ·时变Copula模型 | 第131页 |
| ·应用研究方面 | 第131页 |
| ·结束语 | 第131-133页 |
| 致谢 | 第133-134页 |
| 参考文献 | 第134-148页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和参加的科研工作 | 第148-150页 |
