| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究思路及方法 | 第13-14页 |
| 1.4 主要创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 独立成分分析和互信息 | 第17-25页 |
| 2.1 独立成分分析 | 第17-22页 |
| 2.1.1 独立成分分析定义及模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 独立成分分析的估计原理 | 第18-22页 |
| 2.1.3 Fast ICA算法具体步骤 | 第22页 |
| 2.2 互信息 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 边缘分布模型的确立 | 第25-31页 |
| 3.1 ARCH模型 | 第25-26页 |
| 3.2 GARCH模型 | 第26-27页 |
| 3.3 非对称GARCH模型 | 第27-30页 |
| 3.3.1 TARCH模型 | 第28页 |
| 3.3.2 EGARCH模型 | 第28-29页 |
| 3.3.3 PARCH模型 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 Copula理论简介 | 第31-43页 |
| 4.1 Copula概述 | 第31-37页 |
| 4.1.1 Copula的定义及性质 | 第31页 |
| 4.1.2 常用的二元Copula函数的分类 | 第31-35页 |
| 4.1.3 Copula模型的参数估计方法简介 | 第35-37页 |
| 4.2 Copula模型检验 | 第37-38页 |
| 4.2.1 边缘分布模型的检验 | 第37-38页 |
| 4.2.2 Copula模型的评价 | 第38页 |
| 4.3 基于Copula的相关性测度 | 第38-41页 |
| 4.3.1 基于Copula的秩相关度量 | 第38-40页 |
| 4.3.2 尾部相关性度量 | 第40-41页 |
| 4.4 Copula模型构建步骤及参数估计方法 | 第41-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 实证分析 | 第43-61页 |
| 5.1 数据的预处理与描述性统计 | 第43-47页 |
| 5.2 边缘分布模型估计结果及评价 | 第47-51页 |
| 5.3 独立成分影响我国股票市场运行的机制和结果分析 | 第51-59页 |
| 5.3.1 独立成分影响我国股票市场运行的机制分析 | 第51-52页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第52-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 6.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和参加科研情况 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 附录 1 | 第71-73页 |
| 附录 2 | 第73-74页 |