| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 ACD模型研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 Copula 模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 连涨连跌研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文框架结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第17-30页 |
| 2.1 生存分析相关理论 | 第17-19页 |
| 2.1.1 连续数据的生存分析函数 | 第17-18页 |
| 2.1.2 离散数据的生存分析函数 | 第18-19页 |
| 2.2 ACD相关理论 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基本ACD模型介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 门限ACD模型介绍 | 第20页 |
| 2.2.3 ACD族模型的参数估计方法 | 第20-22页 |
| 2.3 Copula 相关理论 | 第22-26页 |
| 2.3.1 Copula 函数定义 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Copula 函数分类 | 第23-26页 |
| 2.4 Copula-TACD 模型介绍与参数估计方法 | 第26-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于生存分析的股指期货连涨连跌时间研究 | 第30-40页 |
| 3.1 数据选取与预处理 | 第30-31页 |
| 3.2 连涨连跌数据提取 | 第31-33页 |
| 3.3 数据描述性分析 | 第33-36页 |
| 3.4 连涨连跌时间的生存分析 | 第36-39页 |
| 3.4.1 生存函数的经验估计 | 第36-37页 |
| 3.4.2 概率密度函数的经验估计 | 第37-38页 |
| 3.4.3 危险函数的经验估计 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于 Copula-TACD 模型的股指期货连涨连跌收益研究 | 第40-52页 |
| 4.1 数据描述性分析 | 第40-44页 |
| 4.2 股指期货连涨连跌收益建模 | 第44-50页 |
| 4.2.1 基于TACD模型的边缘分布 | 第44-46页 |
| 4.2.2 基于 Copula 模型的联合分布 | 第46-48页 |
| 4.2.3 VaR 和 CVaR 的回溯测试 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 创新点 | 第52-53页 |
| 5.3 展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 硕士期间完成的主要论文与项目 | 第59-60页 |
| 附录 A | 第60-61页 |
| 附录 B | 第61-66页 |