| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·相关课题研究现状 | 第11-13页 |
| ·随机波动模型研究现状 | 第11-12页 |
| ·Pair copula方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 LMSV-t模型的贝叶斯分析 | 第15-22页 |
| ·随机波动模型的提出 | 第15-16页 |
| ·LMSV-t模型的提出 | 第16-17页 |
| ·LMSV-t模型的参数估计 | 第17-20页 |
| ·Gibbs抽样方法 | 第19页 |
| ·Metropol is-Hastings抽样方法 | 第19-20页 |
| ·LMSV-t模型拟合优度检验 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 Pair copula方法简介 | 第22-29页 |
| ·Copula函数的定义及基本定理 | 第22-23页 |
| ·常见的二元Copula函数 | 第23-26页 |
| ·椭圆Copula函数族 | 第23-24页 |
| ·阿基米德Copula函数族 | 第24-26页 |
| ·Pair copula方法 | 第26-28页 |
| ·C藤结构 | 第27页 |
| ·D藤结构 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 实证分析 | 第29-41页 |
| ·样本选取 | 第29页 |
| ·样本基本统计信息 | 第29-32页 |
| ·边缘分布的参数估计 | 第32-36页 |
| ·藤结构的参数估计 | 第36-38页 |
| ·模型的VaR检验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录1 SV-t模型参数估计的WinBUGS源程序 | 第45页 |
| 附录2 LMSV-t模型参数估计的WinBUGS源程序 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第48页 |
