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基于Copula理论的金融时间序列相依性研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-10页
1 绪论第10-26页
   ·问题的提出及研究意义第10-13页
     ·问题的提出第10-12页
     ·研究意义第12-13页
   ·文献综述第13-22页
     ·国外研究现状第13-19页
     ·国内研究现状第19-22页
   ·论文的结构安排与主要创新第22-26页
     ·论文的结构安排第22-23页
     ·论文的主要创新第23-26页
2 Copula 理论概述第26-42页
   ·Copula 函数的定义及性质第26-31页
   ·Copula 函数类型第31-35页
     ·椭圆Copulas第31-32页
     ·阿基米德Copulas第32-34页
     ·极值Copulas第34页
     ·Archimax Copulas第34-35页
   ·相依性测度第35-41页
     ·全局相依性测度第37-38页
     ·尾部相依性测度第38-41页
   ·本章小结第41-42页
3 Copula 的边缘分布函数第42-68页
   ·核密度函数第42-44页
   ·极值理论第44-53页
     ·POT 模型第44-45页
     ·阈值的选取第45-47页
     ·POT 模型的参数估计第47页
     ·POT 模型的VaR 与ES第47-48页
     ·实证研究-基于指数回归模型的中小企业板极端风险度量第48-53页
   ·波动模型第53-66页
     ·GARCH 模型第53-55页
     ·EGARCH 模型第55-56页
     ·FIGARCH 模型第56-57页
     ·向量GARCH 模型第57-59页
     ·随机波动模型第59-60页
     ·实证研究——人民币利率、汇率与股票收益率的动态相关性分析第60-66页
   ·本章小结第66-68页
4 基于 Copula 理论的多变量金融时间序列模型第68-80页
   ·Copula 模型第68-70页
     ·Copula-Kernel 模型第68-69页
     ·Copula-POT 模型第69页
     ·Copula-GARCH 模型第69页
     ·Copula-SV 模型第69-70页
   ·Copula 函数的参数估计第70-72页
     ·ML 方法第70-71页
     ·IFM 方法第71页
     ·SP 方法第71-72页
   ·Copula 模型的拟合优度检验第72-74页
     ·图解法第72-73页
     ·解析法第73-74页
   ·基于Copula 房地产与金融行业的股票相关性研究第74-78页
     ·样本的选取及特征第74-75页
     ·边缘分布模型第75-76页
     ·Copula 函数的选取第76-78页
   ·本章小结第78-80页
5 不同边缘分布函数的 Copula 函数的比较研究第80-90页
   ·非参数法第80-81页
   ·半参数法第81-82页
   ·实证分析第82-87页
     ·样本的选取及特征第82页
     ·边缘分布函数的估计第82-84页
     ·边缘分布函数的效果检验第84-86页
     ·Copula 函数的选取第86-87页
   ·本章小结第87-90页
6 动态 Copula 模型及其应用第90-104页
   ·时变相关的Copula 模型第90-95页
     ·观察驱动模型第90-93页
     ·DCC Copulas第93-94页
     ·随机自回归Copulas第94页
     ·半参数动态Copula第94-95页
   ·变结构的Copula 模型第95-99页
     ·Copula 函数的参数结构变化第95-97页
     ·Copula 函数的类型变化第97-98页
     ·机制转换Copulas第98-99页
   ·实证研究第99-102页
     ·样本选取及特征第99-100页
     ·时变相依结构第100页
     ·Copula 模型的参数估计及选取第100-102页
   ·本章小结第102-104页
7 结论与展望第104-108页
   ·论文结论第104-106页
   ·研究展望第106-108页
致谢第108-110页
参考文献第110-122页
附录第122页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第122页
 B. 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目第122页

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