| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外现状分析 | 第13-16页 |
| ·Copula函数的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·VaR在国内外的研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究的主要内容及创新点 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·主要创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 Copula相关理论 | 第18-25页 |
| ·二元Copula函数 | 第18-19页 |
| ·多元Copula函数 | 第19页 |
| ·Copula与相依机制 | 第19-22页 |
| ·Kendall tau | 第20页 |
| ·Spearman rho | 第20-21页 |
| ·尾相关 | 第21-22页 |
| ·椭圆类Copula函数 | 第22-25页 |
| ·正态Copula函数 | 第22-23页 |
| ·t-Copula函数 | 第23-25页 |
| 第3章 阿基米德Copula | 第25-37页 |
| ·二元单参数阿基米德Copula | 第25-30页 |
| ·二元Gumbel Copula | 第25-26页 |
| ·二元Clayton Copula | 第26-28页 |
| ·二元Frank Copula | 第28-30页 |
| ·二元双参数阿基米德Copula | 第30-32页 |
| ·阿基米德Copula的性质 | 第32-33页 |
| ·阿基米德Copula基本性质 | 第32页 |
| ·阿基米德Copula与相依机制的关系 | 第32-33页 |
| ·阿基米德Copula的模拟 | 第33-34页 |
| ·阿基米德Copula的拟合优度检验 | 第34-37页 |
| ·卡方检验 | 第34-35页 |
| ·最小距离法 | 第35页 |
| ·非参数检验法 | 第35-37页 |
| 第4章 时变阿基米德Copula的参数估计 | 第37-46页 |
| ·基于尾相关的时变Copula参数估计 | 第38-39页 |
| ·基于Kendall tau的时变Copula参数估计 | 第39-40页 |
| ·基于极大似然估计的时变Copula参数估计 | 第40-42页 |
| ·蒙特卡罗模拟实例验证 | 第42-46页 |
| 第5章 Copula模型下的VaR度量 | 第46-62页 |
| ·VaR的定义 | 第46页 |
| ·VaR的计算方法 | 第46-48页 |
| ·方差-协方差法 | 第46-47页 |
| ·历史模拟法 | 第47页 |
| ·蒙特卡洛模拟法 | 第47-48页 |
| ·VaR的检验问题 | 第48页 |
| ·失败检验法 | 第48页 |
| ·基于Copula模型下的VaR度量 | 第48-62页 |
| ·数据的描述性统计 | 第49-51页 |
| ·边缘分布的建立 | 第51-52页 |
| ·Copula建模前的分析 | 第52-54页 |
| ·Copula函数的选择 | 第54页 |
| ·基于阿基米德Copula模型的VaR的度量 | 第54-55页 |
| ·基于时变单参数阿基米德Copula模型的VaR的度量 | 第55-58页 |
| ·基于时变双参数BB1 Copula模型的VaR的度量 | 第58-60页 |
| ·基于Copula模型下的VaR度量总结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文研究工作与结论 | 第62页 |
| ·进一步研究展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第68-71页 |
| 附件 | 第71页 |
