| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 创新之处 | 第17-19页 |
| 第二章 互联网金融与商业银行风险理论分析 | 第19-24页 |
| 2.1 互联网金融概念及功能 | 第19-22页 |
| 2.1.1 互联网金融概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 互联网金融特点 | 第20-21页 |
| 2.1.3 互联网金融功能 | 第21-22页 |
| 2.2 互联网金融与商业银行的风险 | 第22-24页 |
| 2.2.1 互联网金融风险 | 第22-23页 |
| 2.2.2 互联网金融对商业银行风险影响 | 第23-24页 |
| 第三章 模型理论及计算方法 | 第24-34页 |
| 3.1 ARMA-GARCH模型 | 第24页 |
| 3.2 Copula理论 | 第24-31页 |
| 3.2.1 二元Copula函数的定义及性质 | 第25页 |
| 3.2.2 常用的二元Copula函数 | 第25-31页 |
| 3.3 风险度量方法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 VaR方法 | 第31-32页 |
| 3.3.2 CoVaR方法 | 第32-34页 |
| 第四章 互联网金融与商业银行相依结构分析及风险度量 | 第34-43页 |
| 4.1 指标选取及数据处理 | 第34-36页 |
| 4.2 ARMA-GARCH模型的参数估计与检验 | 第36-39页 |
| 4.3 Copula函数的选取及参数估计 | 第39-41页 |
| 4.4 基于Copula函数的风险价值VaR的计算 | 第41-42页 |
| 4.5 小结 | 第42-43页 |
| 第五章 互联网金融对商业银行风险溢出效应分析 | 第43-52页 |
| 5.1 描述性统计 | 第43-45页 |
| 5.2 边缘分布拟合 | 第45-47页 |
| 5.3 Copula模型参数估计 | 第47-49页 |
| 5.4 互联网金融风险溢出效应 | 第49-50页 |
| 5.5 小结 | 第50-52页 |
| 第六章 结论与建议 | 第52-57页 |
| 6.1 研究结论 | 第52-53页 |
| 6.2 对策建议 | 第53-55页 |
| 6.2.1 政府优化互联网金融发展环境 | 第53-54页 |
| 6.2.2 商业银行积极适应新环境 | 第54-55页 |
| 6.2.3 互联网金融企业强化技术创新并加强自身建设 | 第55页 |
| 6.3 研究的不足 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
