| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 本文研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 本文研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外金融市场风险传染的研究现状 | 第14-18页 |
| 1.4 本文的逻辑结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本文的主要创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 金融市场典型事实特征检验与计量方法 | 第20-24页 |
| 2.1 典型事实特征简介 | 第20页 |
| 2.2 金融收益率典型事实特征检验与计量方法 | 第20-22页 |
| 2.2.1 收益率典型事实相关检验方法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 收益率基本典型事实特征的建模方法 | 第21-22页 |
| 2.3 金融波动率典型事实计量方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Copula函数风险传染测度模型构建 | 第24-34页 |
| 3.1 问题的提出 | 第24页 |
| 3.2 Copula函数的定义与性质 | 第24-25页 |
| 3.3 常见Copula函数简介 | 第25-28页 |
| 3.4 基于Copula函数的相关性测度方法 | 第28-30页 |
| 3.4.1 整体相关性测度方法 | 第28-29页 |
| 3.4.2 尾部相关性测度方法 | 第29-30页 |
| 3.5 Copula函数的参数估计方法 | 第30-31页 |
| 3.5.1 极大似然估计法 | 第30页 |
| 3.5.2 IFM估计法 | 第30-31页 |
| 3.5.3 CML估计法 | 第31页 |
| 3.6 Copula函数的拟合优度检验 | 第31-33页 |
| 3.7 构建基于Copula函数风险传染模型过程 | 第33页 |
| 3.8 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Pair Copula风险传染测度模型构建 | 第34-40页 |
| 4.1 问题的提出 | 第34-35页 |
| 4.2 Pair Copula分解 | 第35-36页 |
| 4.3 藤结构 | 第36-37页 |
| 4.4 Pair Copula模型的参数估计 | 第37-38页 |
| 4.5 Pair Copula风险传染测度模型构建过程 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 实证研究及结果 | 第40-59页 |
| 5.1 研究样本数据的选取 | 第40-41页 |
| 5.2 金融收益主要典型事实特征的检验 | 第41-45页 |
| 5.3 边缘分布模型构建 | 第45-47页 |
| 5.4 基于二维Copula函数金融风险传染测度 | 第47-54页 |
| 5.4.1 Copula函数选择与参数估计 | 第49-52页 |
| 5.4.2 尾部相依性分析 | 第52-54页 |
| 5.5 基于藤Copula函数金融风险传染实证研究 | 第54-58页 |
| 5.5.1 Pair Copula分解结构 | 第55-56页 |
| 5.5.2 Pair Copula参数估计结果 | 第56-58页 |
| 5.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第65页 |
