| 内容摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 导论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第10-13页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构 | 第14页 |
| 1.4 创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 基于GARCH-Copula投资组合模型的研究 | 第15-31页 |
| 2.1 波动率模型的研究 | 第15-19页 |
| 2.1.1 ARCH模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 广义GARCH模型 | 第16-19页 |
| 2.2 Copula模型的理论 | 第19-31页 |
| 2.2.1 Copula函数的定义及性质 | 第19-20页 |
| 2.2.2 常用Copula函数的介绍 | 第20-22页 |
| 2.2.3 基于Copula函数的相关性测度 | 第22-26页 |
| 2.2.4 GARCH-Copula模型的构建 | 第26-31页 |
| 第3章 投资组合风险的测度研究 | 第31-38页 |
| 3.1 金融风险的测度 | 第31-33页 |
| 3.1.1 金融风险的介绍 | 第31-32页 |
| 3.1.2 投资组合的风险测度 | 第32-33页 |
| 3.2 VaR测度方法的研究 | 第33-38页 |
| 3.2.1 VaR模型的原理 | 第33-34页 |
| 3.2.2 VaR的计算方法 | 第34-37页 |
| 3.2.3 VaR的事后检验 | 第37-38页 |
| 第4章 股票投资组合的案例研究 | 第38-53页 |
| 4.1 数据的选择及其统计检验 | 第38-44页 |
| 4.1.1 数据的选择 | 第38-39页 |
| 4.1.2 样本数据的统计描述及正态性检验 | 第39-42页 |
| 4.1.3 样本数据平稳性检验 | 第42-44页 |
| 4.2 边缘资产收益率分布函数的确定 | 第44-48页 |
| 4.2.1 ARCH效应检验 | 第44-45页 |
| 4.2.2 扩展的GARCH(1,1)模型的设定 | 第45-48页 |
| 4.3 最优Copula模型的确定 | 第48-53页 |
| 4.3.1 相关性分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 Copula函数的参数估计 | 第49-50页 |
| 4.3.3 不同模型计算投资组合VaR的比较 | 第50-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 后记 | 第57页 |