基于VaR分析与Copula方法的互联网金融风险度量
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第14-16页 |
| 1.3 研究方法与内容 | 第16-17页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文创新之处 | 第17-18页 |
| 第二章 互联网金融及其风险 | 第18-22页 |
| 2.1 互联网金融的概念 | 第18页 |
| 2.2 互联网金融的功能 | 第18-19页 |
| 2.3 互联网金融的风险 | 第19-22页 |
| 第三章 模型理论及计算方法 | 第22-30页 |
| 3.1 风险度量方法 | 第22-23页 |
| 3.1.1 VaR方法 | 第22页 |
| 3.1.2 ES方法 | 第22-23页 |
| 3.1.3 CoVaR方法 | 第23页 |
| 3.2 GARCH类模型 | 第23-24页 |
| 3.3 Copula理论 | 第24-30页 |
| 3.3.1 二元Copula函数定义 | 第24-25页 |
| 3.3.2 常用二元Copula函数 | 第25-28页 |
| 3.3.3 Copula函数与相关性度量 | 第28-30页 |
| 第四章 互联网金融与传统金融的风险对比分析 | 第30-48页 |
| 4.1 指数介绍 | 第30-33页 |
| 4.2 描述性统计分析 | 第33-35页 |
| 4.3 互联网金融风险建模 | 第35-42页 |
| 4.3.1 基础检验 | 第35-37页 |
| 4.3.2 ARMA-GARCH模型的构建 | 第37-39页 |
| 4.3.3 VaR及ES计算 | 第39-42页 |
| 4.4 传统金融风险建模 | 第42-46页 |
| 4.4.1 基础检验 | 第42-43页 |
| 4.4.2 GARCH模型的构建 | 第43-45页 |
| 4.4.3 VaR及ES计算 | 第45-46页 |
| 4.5 风险比较 | 第46-48页 |
| 第五章 互联网金融市场风险相关性研究 | 第48-61页 |
| 5.1 描述性统计 | 第49-54页 |
| 5.2 Copula函数拟合 | 第54-58页 |
| 5.3 风险溢出效应 | 第58-59页 |
| 5.4 相关性分析 | 第59-61页 |
| 第六章 结论与建议 | 第61-64页 |
| 6.1 主要结论 | 第61页 |
| 6.2 互联网金融系统性风险的成因 | 第61-62页 |
| 6.3 互联网金融的监管建议 | 第62-63页 |
| 6.4 不足之处与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第69页 |
