| 内容摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 导论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9-11页 |
| 1.3 国内外相关文献综述 | 第11-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状分析 | 第11-13页 |
| 1.3.2 国内相关研究状况 | 第13-16页 |
| 1.3.3 文献述评 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容与创新 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.4.2 创新点 | 第17-19页 |
| 第2章 Copula理论与MCMC方法 | 第19-39页 |
| 2.1 Copula理论 | 第19-23页 |
| 2.1.1 常用静态Copula函数 | 第20-23页 |
| 2.2 Copula函数的相关性测度 | 第23-26页 |
| 2.2.1 秩相关性 | 第23-24页 |
| 2.2.2 尾部相关系数 | 第24-26页 |
| 2.3 Copula模型的估计 | 第26-28页 |
| 2.3.1 参数估计 | 第26-27页 |
| 2.3.2 半参数估计方法(CML) | 第27-28页 |
| 2.4 Copula模型的检验与选择 | 第28-30页 |
| 2.4.1 K-S检验 | 第28-29页 |
| 2.4.2 Q-Q图 | 第29页 |
| 2.4.3 基于经验Copula函数的解析法 | 第29页 |
| 2.4.4 AIC准则、BIC准则 | 第29-30页 |
| 2.5 时变Copula函数 | 第30-32页 |
| 2.6 MCMC方法 | 第32-36页 |
| 2.6.1 贝叶斯推断中的积分问瓜 | 第33-34页 |
| 2.6.2 Metropolis-Hastings算法(M-H算法) | 第34-36页 |
| 2.7 VaR理论 | 第36-37页 |
| 2.8 基于Copula的VaR分析 | 第37-39页 |
| 第3章 基于Copula模型的金融风险测度实证分析 | 第39-59页 |
| 3.1 统计特征 | 第39-41页 |
| 3.2 边缘分布估计 | 第41-42页 |
| 3.3 建立Copula模型 | 第42-51页 |
| 3.4 MCMC方法计算投资组合比例 | 第51-54页 |
| 3.5 基于Copula理论的VaR计算 | 第54-59页 |
| 3.5.1 VaR方面 | 第54-57页 |
| 3.5.2 在资产配置方面 | 第57-59页 |
| 第4章 结论与展望 | 第59-62页 |
| 4.1 结论 | 第59-60页 |
| 4.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 后记 | 第66页 |