| 中文摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-18页 |
| 1. 绪论 | 第18-33页 |
| ·研究背景 | 第18-22页 |
| ·金融风险管理精度要求的提高 | 第18-19页 |
| ·金融衍生商品和结构型金融商品市场的发展 | 第19-20页 |
| ·国际金融市场之间连动性的增强 | 第20-21页 |
| ·金融统计和金融计量经济学的发展 | 第21-22页 |
| ·问题的提出与研究意义 | 第22-27页 |
| ·传统多元统计模型存在的主要缺陷 | 第22-24页 |
| ·Copula 函数优良的统计性质 | 第24-25页 |
| ·本文研究目的与意义 | 第25-27页 |
| ·本文主要内容和结构 | 第27-31页 |
| ·本文主要创新点 | 第31-33页 |
| 2. 金融波动模型分析与应用 | 第33-77页 |
| ·金融波动的统计特征分析 | 第34-36页 |
| ·一元ARCH 模型族分析 | 第36-44页 |
| ·一元ARCH 模型分析 | 第37-39页 |
| ·一元GARCH 模型分析 | 第39-41页 |
| ·一元GARCH 模型的扩展 | 第41-44页 |
| ·一元随机波动模型族分析 | 第44-55页 |
| ·一元随机波动基本模型分析 | 第44-45页 |
| ·一元随机波动模型的扩展 | 第45-47页 |
| ·马尔可夫转换随机波动模型 | 第47-50页 |
| ·随机波动模型估计的贝叶斯方法 | 第50-55页 |
| ·一元GARCH 模型和一元随机波动模型的实证分析 | 第55-71页 |
| ·样本数据 | 第55-59页 |
| ·一元GARCH 模型估计结果 | 第59-63页 |
| ·一元随机波动模型估计结果 | 第63-70页 |
| ·本小节总结 | 第70-71页 |
| ·多元金融波动模型分析 | 第71-74页 |
| ·多元金融波动模型建模框架 | 第71-72页 |
| ·传统多元金融波动模型的缺陷 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 本章附录本章所研究金融波动模型总结 | 第75-77页 |
| 附表2-1 本章所研究的一元ARCH 模型总结 | 第75-76页 |
| 附表2-2 本章所研究的一元随机波动模型总结 | 第76-77页 |
| 3. Copula 函数理论与建模分析 | 第77-105页 |
| ·Copula 函数的概念和性质 | 第77-81页 |
| ·Copula 函数简介 | 第77-79页 |
| ·Copula 函数的基本性质 | 第79-80页 |
| ·条件Copula 函数的性质 | 第80-81页 |
| ·Copula 函数的种类和性质 | 第81-91页 |
| ·Elliptical Copula 函数 | 第81-86页 |
| ·Archimedean Copula 函数 | 第86-91页 |
| ·相关系数指标和Copula 函数 | 第91-96页 |
| ·三种相关系数指标 | 第92-94页 |
| ·尾部相依指标和与Copula 函数关系 | 第94-96页 |
| ·Copula 函数的估计与拟合优度检验 | 第96-101页 |
| ·精确极大似然估计 | 第96-97页 |
| ·边缘函数推断法 | 第97-99页 |
| ·拟合优度检验 | 第99-101页 |
| ·基于金融波动模型的Copula 函数建模 | 第101-104页 |
| ·基于一元金融波动模型的Copula 函数建模 | 第101-103页 |
| ·基于传统多元金融波动模型的Copula 函数建模 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 4. 静态、动态与马尔可夫转换Copula 函数建模方法比较研究 | 第105-135页 |
| ·金融市场相依结构研究综述 | 第106-111页 |
| ·静态和动态Copula 函数建模方法 | 第111-114页 |
| ·静态Copula 函数建模方法 | 第111-112页 |
| ·动态Copula 函数建模方法 | 第112-114页 |
| ·马尔可夫转换Copula 函数建模方法 | 第114-117页 |
| ·马尔可夫转换Copula 函数简介 | 第114-116页 |
| ·马尔可夫转换Copula 函数的估计 | 第116-117页 |
| ·基于上海A、B 股市场的实证研究 | 第117-134页 |
| ·研究样本描述 | 第117-120页 |
| ·实证研究结果 | 第120-131页 |
| ·拟合优度检验结果 | 第131-134页 |
| ·本章小结 | 第134-135页 |
| 5. 基于传统多元GARCH 模型的Copula 函数建模研究 | 第135-177页 |
| ·传统多元GARCH 模型建模综述 | 第137-144页 |
| ·多元GARCH 模型的基本框架 | 第137-138页 |
| ·BEKK 多元GARCH 模型 | 第138-140页 |
| ·DCC 多元GARCH 模型 | 第140-142页 |
| ·VC 多元GARCH 模型 | 第142-143页 |
| ·多元GARCH 模型的估计 | 第143-144页 |
| ·基于传统多元GARCH 模型的Copula 函数建模 | 第144-151页 |
| ·新模型的提出 | 第144页 |
| ·比较模型组一 | 第144-148页 |
| ·比较模型组二 | 第148-151页 |
| ·比较模型组三 | 第151页 |
| ·基于上海A、B 股和香港恒生指数的实证研究 | 第151-175页 |
| ·研究样本 | 第151-153页 |
| ·实证研究结果 | 第153-175页 |
| ·本章小结 | 第175页 |
| 本章附录 Hoeffding 引理 | 第175-177页 |
| 6. Copula 函数在金融领域应用研究 | 第177-216页 |
| ·基于Copula 函数的股指期货和现货避险研究 | 第178-196页 |
| ·股票指数期货简介 | 第178-182页 |
| ·股票指数期货现货避险方法研究 | 第182-187页 |
| ·基于Copula 函数的香港恒生指数期货和现货避险实证研究 | 第187-196页 |
| ·本小节总结 | 第196页 |
| ·基于Copula 函数的CDO 商品定价研究 | 第196-210页 |
| ·CDO 商品简介 | 第197-199页 |
| ·引入Copula 函数的CDO 商品定价模型 | 第199-204页 |
| ·CDO 商品定价的Copula 函数模拟研究 | 第204-209页 |
| ·本小节总结 | 第209-210页 |
| ·Copula 函数在其它领域应用综述 | 第210-215页 |
| ·在单变量时间序列中应用 | 第210-211页 |
| ·在市场风险和操作风险计量中应用 | 第211-212页 |
| ·在结构型金融商品定价中应用 | 第212-213页 |
| ·在多元期权定价中的应用 | 第213-215页 |
| ·本章小结 | 第215-216页 |
| 7. 研究结论与展望 | 第216-220页 |
| ·研究结论 | 第216-218页 |
| ·研究展望 | 第218-220页 |
| 参考文献 | 第220-231页 |
| 附录 | 第231-236页 |
| 致谢 | 第236-237页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第237页 |
