| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 论文基本思路 | 第13-14页 |
| 1.3 本文可能存在的创新点 | 第14-15页 |
| 2 关于风险溢出效应的文献综述 | 第15-26页 |
| 2.1 国外风险溢出效应研究方法 | 第15-21页 |
| 2.1.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究 | 第15-17页 |
| 2.1.2 基于GARCH模型的风险溢出研究 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基于Copula模型的风险溢出研究 | 第19-21页 |
| 2.2 国内风险溢出的实证研究方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 基于Granger因果检验的风险溢出研究 | 第21-22页 |
| 2.2.2 基于GARCH模型的风险溢出研究 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于Copula模型的风险溢出研究 | 第23-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-26页 |
| 2.3.1 研究对象 | 第24页 |
| 2.3.2 研究方法 | 第24-26页 |
| 3 Copula函数理论模型 | 第26-35页 |
| 3.1 时变Copula函数 | 第26-27页 |
| 3.2 混合Copula函数 | 第27-28页 |
| 3.3 Copula模型参数估计 | 第28-29页 |
| 3.4 Copula函数模型拟合优度检验 | 第29-31页 |
| 3.5 边缘分布模型的估计 | 第31-32页 |
| 3.6 时变混合Copula模型的构建 | 第32-33页 |
| 3.7 CoVaR的表示 | 第33-35页 |
| 4 实证分析 | 第35-53页 |
| 4.1 数据选取 | 第35-36页 |
| 4.2 收益率及描述性统计 | 第36-41页 |
| 4.2.1 收益率分布 | 第36-41页 |
| 4.2.2 描述性统计 | 第41页 |
| 4.3 ARCH效应检验与平稳性检验 | 第41-42页 |
| 4.4 边际分布估计 | 第42-43页 |
| 4.5 Copula函数的选取 | 第43-45页 |
| 4.6 基于时变混合Copula模型的CoVaR | 第45-49页 |
| 4.7 极端风险溢出强度 | 第49-53页 |
| 5 结论及政策建议 | 第53-56页 |
| 5.1 结论 | 第53-54页 |
| 5.2 政策建议 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |