| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国内外关于Vine Copula函数理论研究发展现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 Vine Copula理论在金融领域的应用 | 第11-12页 |
| 1.2.3 国际股市风险传染研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 文章结构与创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 文章结构安排 | 第13-14页 |
| 1.3.2 文章创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 VINE COPULA模型理论基础 | 第15-24页 |
| 2.1 边缘分布模型 | 第15-16页 |
| 2.2 COPULA理论概述 | 第16-18页 |
| 2.3 VINE COPULA理论及GARCH-VINE COPULA模型构建 | 第18-24页 |
| 2.3.1 Vine定义 | 第19页 |
| 2.3.2 R-Vine结构 | 第19-20页 |
| 2.3.3 C-Vine和D-Vine结构 | 第20-22页 |
| 2.3.4 Vine Copula的参数估计与检验 | 第22-24页 |
| 第三章 实证分析国际股市风险传染 | 第24-42页 |
| 3.1 数据 | 第24-26页 |
| 3.1.1 数据选取及描述 | 第24-26页 |
| 3.2 边缘分布估计 | 第26-28页 |
| 3.3 GPD分布函数估计 | 第28-30页 |
| 3.4 VINE COPULA模型的参数估计 | 第30-38页 |
| 3.4.1 整体相依性度量 | 第30-32页 |
| 3.4.2 Vine Copula模型的参数估计 | 第32-35页 |
| 3.4.3 三种Vine Copula模型的比较 | 第35页 |
| 3.4.4 尾部相依关系度量 | 第35-36页 |
| 3.4.5 传染的稳定性分析 | 第36-38页 |
| 3.5 CoVAR风险测度 | 第38-42页 |
| 3.5.1 贝叶斯网络 | 第38-39页 |
| 3.5.2 风险传染强度测算 | 第39-42页 |
| 第四章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 4.1 实证结论 | 第42-43页 |
| 4.2 研究不足与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 在学期间的研究成果 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |
