| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 1. 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题背景与介绍 | 第14-15页 |
| ·文献综述 | 第15-19页 |
| ·研究意义 | 第19-21页 |
| 2. VAR 理论基础 | 第21-29页 |
| ·VAR 的简介 | 第21-22页 |
| ·VAR 的传统计算方法 | 第22-27页 |
| ·历史模拟法（Historical Simulation Method，简称HS） | 第23-24页 |
| ·Bootstrap 法 | 第24-25页 |
| ·Monte carlo 模拟法 | 第25-26页 |
| ·RiskMetrics 方法 | 第26-27页 |
| ·VAR 的特点与局限性 | 第27-28页 |
| ·VAR 的后向检验方法（BACKTEST） | 第28-29页 |
| 3. COPULA 函数的理论研究与介绍 | 第29-42页 |
| ·COPULA 函数的定义与相关定理 | 第30-31页 |
| ·基于COPULA 的相关性度量 | 第31-33页 |
| ·尾部相关性度量 | 第33-36页 |
| ·基于copula 金融市场的相关性分析 | 第34-36页 |
| ·COPULA 函数族介绍 | 第36-40页 |
| ·条件COPULA 的定义与相关定理 | 第40-42页 |
| ·条件copula 性质 | 第41-42页 |
| 4. COPULA 函数的参数估计与模拟 | 第42-49页 |
| ·基于COPULA 的金融建模分析 | 第42页 |
| ·COPULA 估计方法 | 第42-44页 |
| ·COPULA 估计的检验 | 第44-46页 |
| ·基于COPULA 的VAR MONTE CARLO 模拟 | 第46-49页 |
| ·copula 的VaR monte carlo 模拟方法 | 第46-49页 |
| 5. 基于COPULA-GARCH 模型的拟合与实证分析 | 第49-65页 |
| ·数据分析 | 第49-50页 |
| ·统计检验 | 第50-53页 |
| ·AR-GARCH 模型估计 | 第53-56页 |
| ·边际分布模型的假定 | 第53-56页 |
| ·COPULA 函数的估计分析 | 第56-60页 |
| ·CML 方法的copula 估计 | 第56-57页 |
| ·时变模式下的copula 估计 | 第57-60页 |
| ·基于各种COPULA 的VAR 的实证分析与检验 | 第60-65页 |
| 6. VAR 的估计比较 | 第65-70页 |
| ·EWMA 方法 | 第65-66页 |
| ·GARCH－N,GARCH-T 方法 | 第66-67页 |
| ·所有的VAR 结果比较 | 第67-70页 |
| 7. 总结与展望 | 第70-73页 |
| ·研究总结 | 第70-71页 |
| ·本文评价 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录 | 第76-78页 |
| 后记 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
