| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-9页 |
| ·Copula 理论的研究及其应用 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作和内容安排 | 第10-11页 |
| 2 金融风险度量 VaR 和 CVaR 的基本理论 | 第11-19页 |
| ·VaR 简介 | 第11-15页 |
| ·VaR 的概念 | 第11页 |
| ·VaR 的一般计算方法 | 第11-13页 |
| ·VaR 的优点及其应用 | 第13页 |
| ·VaR 计算的基本思想 | 第13-14页 |
| ·VaR 的几种计算方法 | 第14-15页 |
| ·CVaR 简介 | 第15-17页 |
| ·CVaR 的产生背景 | 第15-16页 |
| ·CVaR 的概念和性质 | 第16-17页 |
| ·VaR 与 CVaR 应用及比较 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 3 Copula 函数的基本理论 | 第19-28页 |
| ·Copula 函数简介 | 第19-22页 |
| ·Copula 函数的定义 | 第19-20页 |
| ·Copula 函数的性质 | 第20-21页 |
| ·Copula 函数的分类 | 第21-22页 |
| ·基于 Copula 理论的一致性和相关性测度 | 第22-26页 |
| ·Kendall 秩相关系数τ | 第24-25页 |
| ·Spearman 秩相关系数ρ | 第25-26页 |
| ·Gini 关联系数γ | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 4 基于 Copula 理论的金融风险分析 | 第28-38页 |
| ·多变量金融时间序列分析 | 第28-29页 |
| ·Copula 模型的构建 | 第29-35页 |
| ·金融时间序列的边缘分布模型 | 第29-32页 |
| ·Copula 模型的构建方法 | 第32-35页 |
| ·资产投资组合仿真及 VaR 与 CVaR 的计算 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 5 基于 Copula 函数的金融市场相关性分析 | 第38-46页 |
| ·尾部相关性测度 | 第38-41页 |
| ·广义极值分布 | 第38-39页 |
| ·尾部相关系数 | 第39-41页 |
| ·Copula 函数与尾部相关性 | 第41-45页 |
| ·Copula 函数的尾部相关性 | 第41-43页 |
| ·线性混合Copula 函数的尾部相关性 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 总结与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 攻读硕士期间发表论文情况 | 第51页 |