| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 前言 | 第7-17页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 问题提出 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献评述 | 第9-14页 |
| 1.2.1 关于VaR计算以及Copula函数在VaR中的应用的文献综述 | 第9-11页 |
| 1.2.2 关于非交易信息研究的文献综述 | 第11-13页 |
| 1.2.3 关于资产组合以及选择最优资产组合比率方法的文献综述 | 第13-14页 |
| 1.3 论文创新点及拟解决的问题 | 第14-15页 |
| 1.3.1 论文创新点 | 第14页 |
| 1.3.2 拟解决的问题与研究目标 | 第14-15页 |
| 1.4 论文基本结构以及技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 中国股票市场非交易时段的类型划分及其对交易时段收益的影响 | 第17-30页 |
| 2.1 非交易时段的定义及类型的划分 | 第17-18页 |
| 2.1.1 非交易时段信息的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 非交易时段的划分 | 第18页 |
| 2.2 非交易时段对交易时段收益的影响 | 第18-23页 |
| 2.2.1 基于非交易时段信息的GARCH模型的建立 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于非交易时段信息的-GARCH(1,1)模型的实证分析 | 第19-23页 |
| 2.3 三种非交易时段对交易时段收益的影响 | 第23-28页 |
| 2.3.1 模型的构建 | 第23-24页 |
| 2.3.2 实证分析 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 中国股票市场非交易时段风险贡献度分析 | 第30-51页 |
| 3.1 EVT-Copula-VaR以及C-VaR相关理论的简介 | 第30-39页 |
| 3.1.1 Copula理论简介 | 第30-32页 |
| 3.1.2 边缘分布函数的设定 | 第32-34页 |
| 3.1.3 VaR与ES的测度模型 | 第34-35页 |
| 3.1.4 成分VaR和成分ES的测度模型 | 第35-38页 |
| 3.1.5 后验测试 | 第38-39页 |
| 3.2 基于EVT-Copula-VaR模型的非交易时段风险贡献度的实证分析 | 第39-49页 |
| 3.2.1 数据选择及其统计特征 | 第39-41页 |
| 3.2.2 阈值的选择和边缘分布参数估计 | 第41-45页 |
| 3.2.3 VaR与ES的测度及后验测试结果 | 第45-48页 |
| 3.2.4 成分VaR和成分ES的测度 | 第48-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 中国股票市场基于交易与非交易信息的投资组合的有效前沿的研究 | 第51-70页 |
| 4.1 投资组合方法的选择 | 第51-53页 |
| 4.1.1 投资组合均值-方差模型方法 | 第51-52页 |
| 4.1.2 投资组合均值-VaR模型方法 | 第52-53页 |
| 4.2 构建考虑非交易信息的投资组合模型 | 第53-62页 |
| 4.2.1 数据选择 | 第53-56页 |
| 4.2.2 模拟投资组合的可行集 | 第56-62页 |
| 4.3 投资组合有效前沿推导与计算 | 第62-68页 |
| 4.3.1 投资组合有效前沿的理论推导 | 第62-65页 |
| 4.3.2 投资组合有效前沿拟合以及投资决策 | 第65-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第五章 主要结论与投资建议 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
