基于半参数时变藤Copula模型的多市场风险联动研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-16页 |
| 1.2.1 波动率指数研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 藤Copula在风险传染中研究综述 | 第12-16页 |
| 1.3 问题的提出 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5 研究的创新及不足 | 第18-20页 |
| 1.5.1 研究的创新之处 | 第18-19页 |
| 1.5.2 研究的不足之处 | 第19-20页 |
| 2 模型方法 | 第20-33页 |
| 2.1 波动率指数 | 第20-22页 |
| 2.1.1 波动率指数的计算方法 | 第20-21页 |
| 2.1.2 波动率指数的应用 | 第21-22页 |
| 2.2 支持向量回归 | 第22-25页 |
| 2.2.1 密度估计问题描述 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于支持向量回归的概率密度估计 | 第23-25页 |
| 2.2.3 支持向量机的优点与不足 | 第25页 |
| 2.3 Copula理论 | 第25-33页 |
| 2.3.1 Copula函数 | 第26-27页 |
| 2.3.2 常用Copula函数与相关性测度 | 第27-30页 |
| 2.3.3 Copula函数建模步骤与估计方法 | 第30-31页 |
| 2.3.4 时变Copula函数 | 第31-33页 |
| 3 半参数时变藤Copula模型的构建 | 第33-36页 |
| 3.1 藤Copula函数 | 第33-34页 |
| 3.2 藤Copula函数相关参数的半参数扩展 | 第34-36页 |
| 4 模型应用与分析 | 第36-47页 |
| 4.1 数据来源与统计描述 | 第36-38页 |
| 4.2 模型估计 | 第38-42页 |
| 4.2.1 常系数Copula模型估计 | 第38-39页 |
| 4.2.2 半参数时变藤Copula模型 | 第39-42页 |
| 4.3 参数分析 | 第42-44页 |
| 4.4 压力测试 | 第44-47页 |
| 5 结论与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文主要结论 | 第47-48页 |
| 5.2 展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
