| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·选题的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·VaR 研究现状 | 第9-10页 |
| ·Copula 理论研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文的思路与内容 | 第13-14页 |
| 2 VaR 计算方法 | 第14-23页 |
| ·VaR 基本理论 | 第14-16页 |
| ·VaR 定义 | 第14-15页 |
| ·VaR 的基本思想 | 第15-16页 |
| ·计算 VaR 的方法 | 第16-23页 |
| ·历史模拟法 | 第17页 |
| ·分析法 | 第17-20页 |
| ·蒙特卡罗模拟法 | 第20-21页 |
| ·各种方法之间的比较 | 第21-23页 |
| 3 Copula 函数简介 | 第23-38页 |
| ·Copula 函数 | 第23-25页 |
| ·常见 Copula 函数 | 第25-33页 |
| ·椭圆Copula 函数族 | 第26-28页 |
| ·Archimedean Copula 函数 | 第28-33页 |
| ·Kendall 的秩相关系数τ | 第33-35页 |
| ·Spearman 秩相关系数ρ | 第35-36页 |
| ·参数估计方法 | 第36-37页 |
| ·EML 方法 | 第36页 |
| ·IFM 方法 | 第36-37页 |
| ·CML 方法 | 第37页 |
| ·非参数估计法( Genest and Rivest 方法) | 第37-38页 |
| 4 基于 Copula 方法的 VaR 的度量方法及在投资组合中实证研 究 | 第38-43页 |
| ·问题的描述 | 第38页 |
| ·Copula 模型 VaR 算法 | 第38-39页 |
| ·实证分析 | 第39-43页 |
| ·数据基本统计量分析 | 第39-41页 |
| ·散点图分析 | 第41页 |
| ·基于Copula 函数的VaR 计算结果分析 | 第41-42页 |
| ·模型的检验 | 第42-43页 |
| 5 结论与展望 | 第43-44页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 附录 | 第49页 |