| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10页 |
| ·文献综述 | 第10-15页 |
| ·风险溢出研究的理论综述 | 第11-12页 |
| ·风险溢出研究的实证综述 | 第12-15页 |
| ·论文的结构及创新 | 第15-17页 |
| ·论文的结构安排 | 第15-16页 |
| ·论文的创新点 | 第16-17页 |
| 第二章 Copula 与 VaR 理论 | 第17-26页 |
| ·Copula 理论 | 第17-21页 |
| ·Copula 函数的定义 | 第17页 |
| ·Sklar 定理 | 第17-19页 |
| ·常见 Copula 函数简介 | 第19-21页 |
| ·VaR 理论 | 第21-26页 |
| ·VaR 的定义 | 第21-22页 |
| ·VaR 计算方法简介 | 第22-23页 |
| ·VaR 方法的优缺点 | 第23-24页 |
| ·CVaR 的定义与计算 | 第24-26页 |
| 第三章 基于参数模型的风险溢出效应研究 | 第26-44页 |
| ·数据选取与描述性统计 | 第26-31页 |
| ·数据整理与变量设定 | 第27页 |
| ·描述性统计分析 | 第27-31页 |
| ·平稳性分析与 ARCH 检验 | 第31-34页 |
| ·平稳性分析 | 第31-32页 |
| ·ARCH 效应检验 | 第32-34页 |
| ·参数形式混合 Copula-CVaR 建模与估计 | 第34-44页 |
| ·构建边缘分布模型 | 第34-37页 |
| ·混合 Copula 函数建模 | 第37-39页 |
| ·极大似然估计 MLE | 第39-40页 |
| ·CVaR 计算与分析 | 第40-44页 |
| 第四章 基于非参数模型的风险溢出效应研究 | 第44-52页 |
| ·非参数核密度估计 | 第44-46页 |
| ·非参数核密度估计定义 | 第44-46页 |
| ·确定最优带宽 | 第46页 |
| ·非参数形式混合 Copula-CVaR 建模与估计 | 第46-52页 |
| ·边缘分布的核密度估计 | 第46-50页 |
| ·混合 Copula 函数估计与 CVaR 计算 | 第50-52页 |
| 第五章 研究结论与展望 | 第52-55页 |
| ·研究结论 | 第52-53页 |
| ·政策建议 | 第53-54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |
| 后记 | 第62页 |