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基于Copula函数的GARCH模型的贝叶斯分析及实证

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究目的和意义第10-11页
   ·研究现状第11-13页
       ·国外研究第11-12页
       ·国内研究第12-13页
   ·本文的结构安排与创新之处第13-15页
第二章 GARCH 类模型第15-33页
   ·GARCH 类模型概述第15-18页
     ·ARCH 模型第15-16页
     ·GARCH 模型第16-17页
     ·方差无穷 GARCH 模型第17页
     ·非对称 GARCH 模型第17页
     ·指数 GARCH 模型第17-18页
     ·因子 GARCH 模型第18页
   ·GARCH-N、GARCH-T 模型的设定第18-20页
     ·GARCH-N 模型第19页
     ·GARCH-T 模型第19-20页
   ·数据的选择与预处理第20-23页
     ·基本检验第20-22页
     ·各股对数收益率的平稳性检验及相关性检验第22-23页
   ·GARCH-N、GARCH-T 模型的贝叶斯推断(MCMC 方法)第23-31页
     ·贝叶斯估计第23-24页
     ·MCMC 方法概述第24-26页
     ·GARCH-N、GARCH-T 模型的贝叶斯推断第26-31页
 本章小结第31-33页
第三章 Copula 理论与技术第33-39页
   ·Copula 函数简介第33-35页
   ·G-Copula、T-Copula 模型的设定与贝叶斯推断(MCMC 方法)第35-37页
 本章小结第37-39页
第四章 实证分析第39-43页
   ·N-Copula-GARCH-N 模型、N-Copula-GARCH-T 模型、T-Copula-GARCH-N 模型、T-Copula-GARCH-T 模型的参数估计第39-40页
   ·模型 DIC 比较第40-41页
   ·VaR 的计算及结果分析第41-42页
 本章小结第42-43页
第五章 全文总结与展望第43-45页
   ·本文所做的工作第43页
   ·进一步的研究展望第43-45页
参考文献第45-47页
附录 1-WinBUGS 程序第47-49页
攻读硕士期间发表的论文第49-50页
致谢第50页

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