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基于Vine Copula模型的投资组合风险测度研究

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

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