基于Copula-ARIMA-GJR-GARCH模型的股票指数相关性分析
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第6-8页 |
| 第2章 ARIMA-GJR-GARCH模型 | 第8-10页 |
| 2.1 ARIMA模型 | 第8页 |
| 2.2 GJR-GARCH模型 | 第8-9页 |
| 2.3 ARIMA-GJR-GARCH模型 | 第9-10页 |
| 第3章 Copula函数 | 第10-15页 |
| 3.1 Copula函数的定义和性质 | 第10-11页 |
| 3.2 两种Copula函数 | 第11-14页 |
| 3.3 几种相关性测度 | 第14-15页 |
| 第4章 模型参数估计及检验方法 | 第15-19页 |
| 4.1 两阶段似然估计方法 | 第15-16页 |
| 4.2 收益率分布参数的极大似然估计 | 第16-17页 |
| 4.3 Copula联合分布模型检验方法 | 第17-19页 |
| 第5章 实证分析 | 第19-28页 |
| 5.1 数据选择 | 第19-20页 |
| 5.2 边际分布的估计与检验 | 第20-24页 |
| 5.3 联合分布的估计与检验 | 第24页 |
| 5.4 模型预测 | 第24-28页 |
| 第6章 结论 | 第28-30页 |
| 参考文献 | 第30-32页 |
| 致谢 | 第32-34页 |
| 附录A ARIMA模型定阶结果表 | 第34-35页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第35页 |
