| 第一章 绪 论 | 第10-23页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第10-15页 |
| 1.1.1 国际金融市场快速发展 | 第10-11页 |
| 1.1.2 计量经济学在现代经济学中的重要地位 | 第11-12页 |
| 1.1.3 金融计量学的发展与金融波动模型 | 第12-15页 |
| 1.2 问题的提出 | 第15-18页 |
| 1.2.1 相关系数及传统分析方法的不足与缺陷 | 第15-16页 |
| 1.2.2 Copula理论的研究 | 第16页 |
| 1.2.3 基于Copula理论的多变量金融时间序列的相关性分析与建模研究 | 第16-17页 |
| 1.2.4 动态Copula模型的研究 | 第17-18页 |
| 1.2.5 Copula模型在金融市场风险管理上的应用研究 | 第18页 |
| 1.3 论文的结构与创新 | 第18-23页 |
| 1.3.1 论文的结构 | 第18-20页 |
| 1.3.2 论文的创新点 | 第20-23页 |
| 第二章 Copula理论及其在金融分析上的应用 | 第23-42页 |
| 2.1 Copula函数简介 | 第23-29页 |
| 2.1.1 Copula函数的定义和基本性质 | 第24-27页 |
| 2.1.2 Copula函数的分类 | 第27-29页 |
| 2.2 基于Copula理论的一致性和相关性测度 | 第29-36页 |
| 2.2.1 一致性和相关性测度 | 第30-33页 |
| 2.2.2 尾部相关测度 | 第33-36页 |
| 2.3 Copula理论在金融分析上的应用 | 第36-40页 |
| 2.3.1 多变量时间序列分析 | 第37-38页 |
| 2.3.2 金融市场的相关性分析 | 第38-39页 |
| 2.3.3 金融风险管理 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第三章 基于Copula理论的多变量金融时间序列的相关性分析与建模研究 | 第42-82页 |
| 3.1 Copula模型的构建 | 第43-60页 |
| 3.1.1 金融时间序列的边缘分布模型 | 第43-51页 |
| 3.1.2 Copula函数与相关性分析 | 第51-58页 |
| 3.1.3 Copula模型的构建方法 | 第58-60页 |
| 3.2 基于Copula理论的多变量金融时间序列模型 | 第60-69页 |
| 3.2.1 多元Copula-ARCH类模型 | 第61-66页 |
| 3.2.2 多元Copula-SV类模型 | 第66-69页 |
| 3.3 Copula模型的估计和检验 | 第69-74页 |
| 3.3.1 Copula模型的估计 | 第69-70页 |
| 3.3.2 Copula模型的检验 | 第70-74页 |
| 3.4 中国股票市场相关程度与相关模式的实证研究 | 第74-80页 |
| 3.4.1 Copula模型的选取 | 第75页 |
| 3.4.2 Copula模型的估计结果与评价 | 第75-78页 |
| 3.4.3 中国股票市场相关程度与相关模式的分析 | 第78-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第四章 时变相关Copula模型的研究 | 第82-96页 |
| 4.1 时变相关参数演化方程的探讨 | 第82-83页 |
| 4.2 时变相关的二元正态Copula模型 | 第83-85页 |
| 4.3 时变相关的二元Joe-Clayton Copula模型 | 第85-87页 |
| 4.3.1 条件尾部相关系数 | 第85页 |
| 4.3.2 时变相关的二元Joe-Clayton Copula模型 | 第85-87页 |
| 4.4 时变相关Copula模型的实证研究 | 第87-95页 |
| 4.4.1 Copula模型的选取 | 第87-88页 |
| 4.4.2 Copula模型的估计结果与评价 | 第88-94页 |
| 4.4.3 小结 | 第94-95页 |
| 4.5 本章小结 | 第95-96页 |
| 第五章 变结构Copula模型的研究 | 第96-134页 |
| 5.1 Copula模型变结构问题描述 | 第97-99页 |
| 5.2 变结构边缘分布模型的研究 | 第99-104页 |
| 5.2.1 分阶段建模的波动模型 | 第100页 |
| 5.2.2 变截距波动模型 | 第100-101页 |
| 5.2.3 具有Markov结构转换机制的变结构波动模型 | 第101-104页 |
| 5.3 Copula模型变结构问题的研究 | 第104-122页 |
| 5.3.1 分阶段构建Copula模型 | 第104-106页 |
| 5.3.2 二元正态Copula模型变结构点的诊断 | 第106-114页 |
| 5.3.3 具有尾部变结构特性的二元Copula模型的研究 | 第114-115页 |
| 5.3.4 具有变结构边缘分布的变结构Copula模型的研究 | 第115-122页 |
| 5.4 中国股市变结构Copula模型的实证研究 | 第122-133页 |
| 5.4.1 上海股市的二元正态Copula模型变结构点的诊断与分段建模 | 第122-129页 |
| 5.4.2 具有尾部变结构特性的二元Copula模型的实证研究 | 第129-133页 |
| 5.5 本章小结 | 第133-134页 |
| 第六章 Copula模型在金融风险管理上的应用研究 | 第134-154页 |
| 6.1 资产投资组合的仿真与投资组合VaR的计算 | 第135-142页 |
| 6.1.1 资产投资组合的选择与VaR风险模型的选取 | 第135-136页 |
| 6.1.2 两个资产的投资组合的仿真与VaR的计算 | 第136-138页 |
| 6.1.3 多个资产投资组合仿真与VaR的计算 | 第138-142页 |
| 6.2 Copula模型与金融市场的传染分析 | 第142-145页 |
| 6.2.1 金融市场的传染效应 | 第142-143页 |
| 6.2.2 Copula模型在金融传染分析上的应用 | 第143-145页 |
| 6.3 实证研究 | 第145-152页 |
| 6.3.1 样本及Copula 模型的选取 | 第145页 |
| 6.3.2 Copula模型的估计结果 | 第145-148页 |
| 6.3.3 投资组合的选取及其VaR的计算 | 第148-152页 |
| 6.4 本章小结 | 第152-154页 |
| 第七章 总结与展望 | 第154-159页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第154-156页 |
| 7.1.1 Copula理论及其应用综述 | 第154-155页 |
| 7.1.2 基于Copula理论的多变量金融时间序列的建模研究 | 第155页 |
| 7.1.3 时变相关Copula模型的探讨与应用研究 | 第155页 |
| 7.1.4 变结构Copula模型的研究 | 第155-156页 |
| 7.1.5 Copula模型在金融风险管理上的应用研究 | 第156页 |
| 7.2 研究展望 | 第156-158页 |
| 7.2.1 Copula-SV模型的深入研究及其应用 | 第156-157页 |
| 7.2.2 构建SV-Copula模型来研究金融市场的杠杆效应 | 第157页 |
| 7.2.3 多变量和动态Copula模型更深入的研究 | 第157页 |
| 7.2.4 其它值得研究的问题 | 第157-158页 |
| 7.3 结束语 | 第158-159页 |
| 参考文献 | 第159-173页 |
| 攻读博士期间发表论文与参加科研项目情况 | 第173-174页 |
| 致 谢 | 第174页 |
