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基于skst-Copula-GARCH模型的VaR计算研究

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

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