| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 黄金避险能力研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.2 Copula分位数回归方法研究综述 | 第14-17页 |
| 1.3 研究主要内容与方法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究框架 | 第18-19页 |
| 1.5 主要创新点 | 第19-20页 |
| 1.5.1 力图实现的创新 | 第19页 |
| 1.5.2 可能存在的不足 | 第19-20页 |
| 第2章 黄金避险能力的理论分析 | 第20-25页 |
| 2.1 黄金的多重属性与价格决定 | 第20-22页 |
| 2.1.1 黄金的多重属性 | 第20页 |
| 2.1.2 黄金的价格决定 | 第20-22页 |
| 2.2 黄金对冲金融风险能力分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 黄金对冲通胀风险能力分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 黄金对冲股市风险能力分析 | 第23-24页 |
| 2.2.3 黄金对冲汇率风险能力分析 | 第24-25页 |
| 第3章 基本理论介绍 | 第25-38页 |
| 3.1 非线性分位数回归模型 | 第25-28页 |
| 3.1.1 分位数回归理论 | 第25-28页 |
| 3.1.2 分位数回归模型的参数估计算法 | 第28页 |
| 3.2 极值理论 | 第28-32页 |
| 3.2.1 极值分布模型理论基础 | 第29页 |
| 3.2.2 POT极值模型 | 第29-31页 |
| 3.2.3 POT极值模型阈值的选取 | 第31页 |
| 3.2.4 POT极值模型参数的估计 | 第31-32页 |
| 3.3 Copula基本理论 | 第32-38页 |
| 3.3.1 Copula的定义及性质 | 第33-34页 |
| 3.3.2 阿基米德Copula函数的分类 | 第34-35页 |
| 3.3.3 Copula函数的相关系数 | 第35-38页 |
| 第4章 基于极值理论的Copula分位数回归模型 | 第38-46页 |
| 4.1 Copula分位数回归模型的一般形式 | 第38-40页 |
| 4.2 基于GARCH-EVT的边缘分布模型 | 第40-43页 |
| 4.2.1 ARMA-GARCH模型的构造 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于极值理论的残差分布 | 第42-43页 |
| 4.3 分位数回归模型的参数估计 | 第43-44页 |
| 4.4 分位数回归模型的检验 | 第44-46页 |
| 4.4.1 平稳性检验 | 第44页 |
| 4.4.2 Q-Q图检验 | 第44页 |
| 4.4.3 K-S检验 | 第44-46页 |
| 第5章 黄金对冲股市风险、通胀风险和汇率风险实证分析 | 第46-72页 |
| 5.1 数据来源和处理 | 第46-48页 |
| 5.1.1 数据来源与处理 | 第46页 |
| 5.1.2 统计描述性分析与平稳性检验 | 第46-48页 |
| 5.2 基于极值理论的ARMA-GARCH边缘分布实证分析 | 第48-52页 |
| 5.2.1 滞后阶数的确定 | 第48-50页 |
| 5.2.2 ARMA-GARCH模型的参数估计与检验 | 第50-52页 |
| 5.3 POT极值模型的标准化残差分布实证分析 | 第52-63页 |
| 5.3.1 阈值的选取 | 第52-59页 |
| 5.3.2 极值模型的拟合与检验 | 第59-63页 |
| 5.4 Copula分位数回归的拟合与检验 | 第63-68页 |
| 5.5 Coupla分位数回归实证结果分析 | 第68-72页 |
| 5.5.1 黄金对冲股市风险 | 第68-69页 |
| 5.5.2 黄金对冲通胀风险 | 第69-70页 |
| 5.5.3 黄金对冲汇率风险 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
