| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 VaR的研究背景及现状 | 第11-14页 |
| 1.2 Copula的研究背景及现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究工作与创新之处 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 Copula函数的基本理论 | 第18-32页 |
| 2.1 Copula函数的定义和相关定理 | 第18-19页 |
| 2.2 Copula函数的分类 | 第19-25页 |
| 2.3 Copula函数的相关性测度 | 第25-29页 |
| 2.4 Copula函数的参数估计 | 第29-32页 |
| 第三章 VaR相关概念及其计算 | 第32-37页 |
| 3.1 VaR的定义及相关知识 | 第32-33页 |
| 3.2 基于Copula函数的VaR计算 | 第33-37页 |
| 第四章 基于混合Copula的VaR计算及其实证分析 | 第37-52页 |
| 4.1 混合Copula模型 | 第37-39页 |
| 4.2 混合Copula函数的参数估计 | 第39-44页 |
| 4.3 混合Copula的实证分析 | 第44-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于极值理论和混合Copula函数的CVaR计算及其实证分析 | 第52-61页 |
| 5.1 极值理论 | 第52-55页 |
| 5.2 参数估计 | 第55-56页 |
| 5.3 VaR和CVaR的计算 | 第56页 |
| 5.4 上证指数的实证分析 | 第56-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61页 |
| 6.2 研究的不足与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |