| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第10-11页 |
| ·相关问题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究思路和论文创新点 | 第12-15页 |
| ·研究思路 | 第12-13页 |
| ·框架结构 | 第13页 |
| ·论文创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 Copula理论与相关性测度 | 第15-21页 |
| ·Copula函数的定义与基本性质 | 第15-17页 |
| ·二元Copula函数 | 第15-16页 |
| ·n维Copula函数 | 第16页 |
| ·Sklar定理 | 第16-17页 |
| ·基于Copula函数的相关性测度 | 第17-21页 |
| ·线性相关系数 | 第17-18页 |
| ·Kendall秩相关系数τ | 第18页 |
| ·Spearman秩相关系数ρ | 第18-19页 |
| ·尾部相关系数 | 第19-21页 |
| 第3章 常用的二元Copula函数与相关性分析 | 第21-26页 |
| ·二元正态Copula函数与相关性分析 | 第21页 |
| ·二元t-Copula函数与相关性分析 | 第21-22页 |
| ·二元阿基米德Copula函数与相关性分析 | 第22-26页 |
| ·Gumbel Copula函数与相关性分析 | 第23页 |
| ·Clayton Copula函数与相关性分析 | 第23-24页 |
| ·Frank Copula函数与相关性分析 | 第24页 |
| ·C Copula函数与相关性分析 | 第24-26页 |
| 第4章 Copula模型的估计和检验 | 第26-29页 |
| ·Copula模型的参数估计方法 | 第26-27页 |
| ·极大似然估计 | 第26页 |
| ·边际分布推导法 | 第26-27页 |
| ·对于阿基米德Copula的参数估计 | 第27页 |
| ·Copula函数的检验方法 | 第27-29页 |
| ·Q-Q图检验 | 第27页 |
| ·K-S检验 | 第27-29页 |
| 第5章 基于Copula方法我国股票市场相关性实证 | 第29-46页 |
| ·数据的选取与处理 | 第29-32页 |
| ·正态性检验 | 第32-34页 |
| ·自相关与偏自相关检验 | 第34-36页 |
| ·Copula函数的选择 | 第36-42页 |
| ·计算秩相关系数τ | 第37页 |
| ·计算参数θ | 第37-38页 |
| ·检验最优的Copula函数 | 第38-42页 |
| ·尾部相关性研究 | 第42-46页 |
| ·上证和深证尾部相关性研究 | 第44页 |
| ·上证和恒生、深证和恒生尾部相关性研究 | 第44-46页 |
| 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |