| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 VaR及CVaR理论的研究发展情况 | 第10-12页 |
| 1.3 Copula理论及研究历程 | 第12-15页 |
| 1.4 文章结构 | 第15-17页 |
| 第二章 Copula理论简介 | 第17-31页 |
| 2.1 Copula的定义 | 第17-18页 |
| 2.2 Copula与相关性研究 | 第18-19页 |
| 2.2.1 Copula与Kendall秩相关系数 | 第18-19页 |
| 2.2.2 Copula函数与Spearman秩相关系数 | 第19页 |
| 2.2.3 Copula与尾部相关系数 | 第19页 |
| 2.3 几个重要的Copula | 第19-21页 |
| 2.3.1 椭圆族Copula | 第20页 |
| 2.3.2 阿基米德族Copula | 第20-21页 |
| 2.4 基于GARCH模型边缘分布刻画的Copula-GARCH模型 | 第21-27页 |
| 2.4.1 资产收益率边缘分布的GARCH模型构建 | 第21-22页 |
| 2.4.2 基于GARCH模型边缘分布刻画的Copula参数估计 | 第22-27页 |
| 2.5 基于pair-Copula情景生成模型 | 第27-31页 |
| 第三章 VaR及CVaR相关理论简介 | 第31-37页 |
| 3.1 VaR及CVaR的基本概念 | 第31-33页 |
| 3.2 VaR及CVaR模型的估计方法介绍 | 第33-35页 |
| 3.2.1 历史模拟方法 | 第33-34页 |
| 3.2.2 方差-协方差方法 | 第34页 |
| 3.2.3 蒙特卡洛模拟方法 | 第34-35页 |
| 3.3 VaR的回溯测试 | 第35页 |
| 3.4 基于CVaR投资组合的模型建立 | 第35-37页 |
| 第四章 基于pair-Copula情景生成的CVaR模型及实证分析 | 第37-47页 |
| 4.1 基于pair-Copula情景生成的CVaR模型的建立与估计方法 | 第37-42页 |
| 4.2 实证分析 | 第42-47页 |
| 4.2.1 样本的选择及其描述性统计 | 第42页 |
| 4.2.2 资产收益率边缘分布的估计 | 第42-43页 |
| 4.2.3 Copula藤分解的参数估计 | 第43-44页 |
| 4.2.4 资产收益率的模拟以及CVaR模型求解 | 第44-47页 |
| 总结 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第55页 |
