| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构安排与创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 文献综述 | 第15-21页 |
| ·Copula 函数的研究现状 | 第15-18页 |
| ·Pair Copula 函数的研究现状 | 第18-19页 |
| ·研究现状评价 | 第19-21页 |
| 第3章 相关性及其度量方法 | 第21-31页 |
| ·传统的股市相关性分析工具 | 第21-22页 |
| ·线性相关系数 | 第21-22页 |
| ·Granger 因果检验法 | 第22页 |
| ·基于 Copula 函数的相关性度量 | 第22-28页 |
| ·Copula 函数定义与基本性质 | 第22-24页 |
| ·和谐性与一致性度量 | 第24-25页 |
| ·Kendall 秩相关系数 | 第25-26页 |
| ·Spearman 秩相关系数 | 第26页 |
| ·尾部相关性度量 | 第26-28页 |
| ·Copula 函数与传统股市相关性分析方法的比较 | 第28-31页 |
| 第4章 Copula 函数在二元股市相关性分析中的应用 | 第31-53页 |
| ·常用的二元 Copula 函数族 | 第31-37页 |
| ·椭圆型 Copula 函数 | 第31-33页 |
| ·阿基米德 Copula 函数 | 第33-35页 |
| ·极值 Copula 函数 | 第35-37页 |
| ·二元股市相关性的实证研究 | 第37-53页 |
| ·样本数据选取 | 第37-38页 |
| ·收益率序列的描述性统计分析及正态性检验 | 第38页 |
| ·收益率序列平稳性检验 | 第38-41页 |
| ·自相关性检验 | 第41-43页 |
| ·ARCH 效应检验 | 第43-45页 |
| ·数据的 GARCH 模型处理 | 第45-46页 |
| ·Copula 模型的构建与拟合优度检验 | 第46-51页 |
| ·二元股市尾部相关性分析 | 第51-53页 |
| 第5章 Pair Copula 函数在多元股市相关性分析中的应用 | 第53-69页 |
| ·Pair Copula | 第53-59页 |
| ·Pair Copula 分解与藤结构 | 第53-58页 |
| ·常用的 4 种 Pair Copula 模型 | 第58-59页 |
| ·Pair Copula 的参数估计与拟合度检验 | 第59-61页 |
| ·参数估计 | 第59-60页 |
| ·拟合度检验 | 第60-61页 |
| ·多元股市相关性的实证研究 | 第61-69页 |
| ·数据选取与处理 | 第62页 |
| ·基于 C 藤模型的相关性分析 | 第62-64页 |
| ·基于 D 藤模型的相关性分析 | 第64-65页 |
| ·C 藤模型与 D 藤模型的比较 | 第65-66页 |
| ·多元股市尾部相关性分析 | 第66-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文的研究总结 | 第69-70页 |
| ·研究趋势展望 | 第70页 |
| ·结束语 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
