| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究综述 | 第10-11页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11页 |
| ·研究内容，框架结构及论文创新点 | 第11-13页 |
| ·研究思路 | 第11-12页 |
| ·框架结构 | 第12页 |
| ·创新点 | 第12-13页 |
| 第2章 Copula 理论及相关性分析 | 第13-25页 |
| ·COPULA 理论简介 | 第13-17页 |
| ·Copula 的定义和性质 | 第13-14页 |
| ·Copula 分类 | 第14-17页 |
| ·COPULA 模型的相关性分析 | 第17-19页 |
| ·Copula 函数的一些相关性测度极其特点 | 第17页 |
| ·Kendall 秩相关系数 与 Spearman 秩相关系数 | 第17-18页 |
| ·尾部相关系数 | 第18页 |
| ·常用二元 Copula 函数与相关性分析 | 第18-19页 |
| ·COPULA 模型的估计和检验 | 第19-25页 |
| ·Copula 模型的参数估计方法 | 第19-20页 |
| ·非参数核估计 | 第20-22页 |
| ·Copula 模型的检验 | 第22-25页 |
| 第3章 多元阿基米德混合 Copula 模型建立和参数估计 | 第25-29页 |
| ·混合 COPULA 模型 | 第25页 |
| ·EM 算法 | 第25-29页 |
| ·EM 算法定义 | 第25-26页 |
| ·基于 EM 估计混合 Copula 参数 | 第26-29页 |
| 第4章 风险度量分析和投资组合 | 第29-33页 |
| ·VAR 的基本理论 | 第29-31页 |
| ·VaR 的基本概念 | 第29页 |
| ·VaR 的计算方法 | 第29-30页 |
| ·VaR 的特点 | 第30-31页 |
| ·CTE 风险度量及其他风险度量 | 第31-33页 |
| ·CTE 风险度量 | 第31页 |
| ·其他风险度量 | 第31-33页 |
| 第5章 实证分析 | 第33-41页 |
| ·样本的选择及收益率的统计特征 | 第33-35页 |
| ·多元阿基米德 COPULA 函数的构造 | 第35-37页 |
| ·非参数核估计边缘分布 | 第35-36页 |
| ·多元阿基米德 Copula 函数的构造 | 第36-37页 |
| ·混合 COPULA 模型构造及检验 | 第37-38页 |
| ·尾部相关性分析 | 第38-39页 |
| ·风险度量及投资组合 | 第39-41页 |
| 研究结论及展望 | 第41-43页 |
| 研究结论 | 第41-42页 |
| 研究展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 附录A Matlab 编程 | 第48-52页 |
| 附录B VaR，CTE 计算结果 | 第52页 |