| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.1 我国股市风险度量的理论和方法仍存在问题 | 第10页 |
| 1.1.2 近年来应用Copula模型来计算VaR的研究备受关注 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究基于动态Copula模型计算VaR的必要性 | 第11-12页 |
| 1.2 问题的提出 | 第12页 |
| 1.2.1 需要建立一个动态Copula模型 | 第12页 |
| 1.2.2 需要提出基于动态Copula模型的VaR计算过程 | 第12页 |
| 1.3 研究目的与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容、研究思路与研究方法 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.4.2 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.4.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 文献综述 | 第17-23页 |
| 2.1 Copula方法的研究现状 | 第17-19页 |
| 2.1.1 国外的研究现状 | 第17-18页 |
| 2.1.2 国内的研究现状 | 第18-19页 |
| 2.2 VaR方法的研究现状 | 第19-21页 |
| 2.2.1 国外的研究现状 | 第19-20页 |
| 2.2.2 国内的研究现状 | 第20-21页 |
| 2.3 基于Copula模型计算VaR的研究现状 | 第21-23页 |
| 2.3.1 国外的研究现状 | 第21-22页 |
| 2.3.2 国内的研究现状 | 第22-23页 |
| 第3章 相关理论概述 | 第23-37页 |
| 3.1 Copula函数的基本理论 | 第23-31页 |
| 3.1.1 Copula函数的定义和基本性质 | 第23-26页 |
| 3.1.2 Copula函数的分类 | 第26-29页 |
| 3.1.3 Copula理论的一致性和相关测度 | 第29-30页 |
| 3.1.4 Copula函数的参数估计 | 第30-31页 |
| 3.2 VaR的基本理论 | 第31-37页 |
| 3.2.1 VaR的基本概念 | 第32页 |
| 3.2.2 VaR的计算方法 | 第32-35页 |
| 3.2.3 VaR方法的准确性检验 | 第35-37页 |
| 第4章 基于动态Copula模型的VaR计算 | 第37-45页 |
| 4.1 动态Copula模型的参数演进方程构建 | 第37-39页 |
| 4.2 Copula-GARCH模型的构建 | 第39-41页 |
| 4.3 VaR的计算 | 第41-45页 |
| 4.3.1 基于Copula模型的VaR计算 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实证研究设计 | 第43-45页 |
| 第5章 实证分析 | 第45-55页 |
| 5.1 样本选取与数据处理 | 第45页 |
| 5.2 样本特征分析及检验 | 第45-48页 |
| 5.2.1 样本特征分析 | 第45-46页 |
| 5.2.2 均值方程的设定 | 第46-47页 |
| 5.2.3 残差平方的相关性 | 第47页 |
| 5.2.4 ARCH检验 | 第47-48页 |
| 5.3 边缘分布模型的估计及检验 | 第48-50页 |
| 5.3.1 边缘分布的估计结果 | 第48-49页 |
| 5.3.2 边缘分布的检验结果 | 第49-50页 |
| 5.4 动态Copula函数参数估计结果 | 第50-51页 |
| 5.5 VaR估计 | 第51-55页 |
| 第6章 结束语 | 第55-57页 |
| 6.1 结论 | 第55-56页 |
| 6.2 论文的不足之处 | 第56页 |
| 6.3 进一步研究方向 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 | 第63-64页 |
