| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 第1章 引言 | 第10-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容和结构安排 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要创新 | 第12-13页 |
| 第2章 文献综述 | 第13-17页 |
| 2.1 GARCH模型的研究现状 | 第13页 |
| 2.2 投资组合的风险测度VaR的研究现状 | 第13-15页 |
| 2.3 Copula模型的研究现状 | 第15-16页 |
| 2.4 现有研究的总结 | 第16-17页 |
| 第3章 理论基础 | 第17-27页 |
| 3.1 金融资产的边缘分布与GARCH模型 | 第17页 |
| 3.2 Copula理论概述 | 第17-24页 |
| 3.2.1 Copula函数与Sklar定理 | 第17-18页 |
| 3.2.2 Copula函数的性质 | 第18页 |
| 3.2.3 常见的二元Copula函数 | 第18-20页 |
| 3.2.4 Pair Copula理论概述 | 第20-21页 |
| 3.2.5 Vine Copula概述 | 第21-22页 |
| 3.2.6 C-Vine Copula与D-VineCopula模型结构与参数估计 | 第22-23页 |
| 3.2.7 R-Vine Copula模型结构与参数估计 | 第23-24页 |
| 3.2.8 Vine Copula函数的参数检验 | 第24页 |
| 3.3 在险价值VaR的计量与蒙特卡洛模拟 | 第24-27页 |
| 3.3.1 在险价值VaR | 第24-25页 |
| 3.3.2 在险价值VaR的预测方法 | 第25页 |
| 3.3.3 在线价值VaR的后向检验(Backtesting) | 第25-27页 |
| 第4章 投资组合风险测度的实证研究 | 第27-39页 |
| 4.1 数据的选取与分析 | 第27-30页 |
| 4.1.1 数据的选取与处理 | 第27页 |
| 4.1.2 数据的统计分析 | 第27-30页 |
| 4.2 GARCH模型的构建和收益率边缘分布 | 第30-31页 |
| 4.2.1 边缘分布的模型设计及参数估计 | 第30-31页 |
| 4.2.2 概率积分变换与K-S检验 | 第31页 |
| 4.3 VineCopula模型的构建 | 第31-35页 |
| 4.3.1 C-Vine Copula模型的构建 | 第31-33页 |
| 4.3.2 D-Vine Copula模型的构建 | 第33-34页 |
| 4.3.3 R-Vine Copula模型的构建 | 第34-35页 |
| 4.3.4 三种Vine Copula模型拟合优度比较 | 第35页 |
| 4.4 投资组合风险测度VaR | 第35-37页 |
| 4.4.1 风险测度VaR的度量 | 第35-36页 |
| 4.4.2 预测效果及检验 | 第36-37页 |
| 4.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第5章 结论与展望 | 第39-41页 |
| 5.1 主要结论 | 第39页 |
| 5.2 研究展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第45-46页 |
