| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-17页 |
| 1.3 研究意义 | 第17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 2 相关研究基础 | 第19-31页 |
| 2.1 Copula函数理论 | 第19-26页 |
| 2.2 金融时间序列的边缘分布模型 | 第26-27页 |
| 2.3 KMV模型 | 第27-29页 |
| 2.4 风险度量方法 | 第29-31页 |
| 3 Pair Copula-GJR-CVa R信用模型构建 | 第31-39页 |
| 3.1 Pair Copula分解模型 | 第31-34页 |
| 3.2 多元Pair Copula-GJR-CVa R信用模型构建 | 第34-39页 |
| 4 实证分析 | 第39-48页 |
| 4.1 数据选取与处理 | 第39-43页 |
| 4.2 多元Pair Copula-GJR(1,1)-t信用模型的Va R和CVa R | 第43-47页 |
| 4.3 小结 | 第47-48页 |
| 5 结论与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 结论 | 第48-49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 作者简历 | 第55-57页 |
| 学位论文数据集 | 第57页 |