中文摘要 | 第1-4页 |
英文摘要 | 第4-8页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
·研究背景 | 第8-9页 |
·国内外研究现状 | 第9-10页 |
·国外研究现状 | 第9页 |
·国内研究现状 | 第9-10页 |
·本文的研究内容 | 第10-12页 |
2 Copula 理论与介绍 | 第12-26页 |
·Copula 理论产生的背景 | 第12页 |
·Copula 函数简介 | 第12-15页 |
·Copula 函数的定义 | 第13-14页 |
·Copula 函数的性质 | 第14-15页 |
·常用的Copula 函数与相关性分析 | 第15-21页 |
·正态Copula 函数 | 第15-16页 |
·t-Copula 函数 | 第16页 |
·阿基米德Copula 函数 | 第16-18页 |
·极值Copula 函数 | 第18页 |
·偏t-Copula (Multivariate Skewed t Copula,skst-Copula)函数 | 第18-19页 |
·常用的二元Copula 函数的相关性分析 | 第19-21页 |
·Copula 函数的参数估计 | 第21-23页 |
·最大似然估计方法(the maximum likelihood (ML) method) | 第21-22页 |
·边际分布推导法(the method of Inference Functions for Margins(IFM)) | 第22页 |
·CML(the Canonical Maximum Likelihood method)方法 | 第22页 |
·对于Archimedean Copula 的参数估计 | 第22-23页 |
·Copula 模型的构建方法 | 第23-24页 |
·Copula 模型的检验 | 第24-26页 |
·χ~2 检验 | 第24-25页 |
·K-S 检验 | 第25-26页 |
3 GARCH 类模型分析与应用 | 第26-34页 |
·GARCH 模型介绍 | 第26-27页 |
·GARCH 类模型的发展 | 第27-32页 |
·ARCH 模型 | 第27-28页 |
·GARCH 模型 | 第28-30页 |
·ARCH-M 模型 | 第30-31页 |
·EGARCH 模型 | 第31页 |
·TGARCH 模型 | 第31-32页 |
·因子GARCH(Factor GARCH)模型 | 第32页 |
·GARCH 类模型的设定 | 第32页 |
·GARCH 类模型的参数估计 | 第32页 |
·GARCH 类模型的检验 | 第32-34页 |
4 基于 GARCH 模型和 Copula 理论的建模及实证研究 | 第34-53页 |
·Copula-GARCH 模型的构建 | 第34-48页 |
·确定边际分布模型 | 第34-46页 |
·Copula 函数的选取 | 第46-48页 |
·skst-Copula-GARCH 模型的估计与检验分析 | 第48-52页 |
·Copula-GARCH 模型的估计 | 第48-49页 |
·Copula-GARCH 模型的检验 | 第49-52页 |
·结论 | 第52-53页 |
5 Skst-Copula-GARCH 在风险度量 VaR 上的应用研究 | 第53-63页 |
·VaR 的基本概念 | 第53页 |
·VaR 的计算方法 | 第53-58页 |
·协方差矩阵法 | 第54-56页 |
·历史模拟法 | 第56-57页 |
·蒙特卡罗模拟方法 | 第57页 |
·多变量的蒙特卡罗模拟 | 第57-58页 |
·传统VaR 计算中存在的问题 | 第58-59页 |
·模型设定的偏差 | 第58-59页 |
·相关系数的缺陷 | 第59页 |
·Copula 函数的优势 | 第59-60页 |
·引入Copula 函数和蒙特卡罗模拟方法的VaR 计算 | 第60页 |
·VaR 的事后检验 | 第60-61页 |
·关于中国资本市场投资组合的VaR 实证研究 | 第61-63页 |
·实证研究过程 | 第61-62页 |
·数据处理结果 | 第62-63页 |
6 文章总结与展望 | 第63-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
附录 | 第69-70页 |
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第69页 |
B. 本文中所用到的部分程序 | 第69-70页 |