| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·文献综述 | 第9-13页 |
| ·金融风险度量理论的发展 | 第9-11页 |
| ·金融资产波动理论的发展 | 第11-12页 |
| ·Copula 理论发展历程 | 第12-13页 |
| ·本文结构安排与创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 随机波动率模型及风险度量 | 第15-23页 |
| ·随机波动率（SV）模型 | 第15-19页 |
| ·SV 模型介绍 | 第15-16页 |
| ·基本SV 模型的分类 | 第16-17页 |
| ·SV 模型的参数估计 | 第17-19页 |
| ·条件VaR（CVaR）风险度量方法 | 第19-23页 |
| ·CVaR 的含义和特征 | 第20页 |
| ·CVaR 的计算 | 第20-23页 |
| 第3章 单个资产分布的选择——股市收益率波动性和风险的实证比较研究 | 第23-42页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·数据的选择和处理 | 第23-24页 |
| ·样本特征分析与图形分析 | 第24-26页 |
| ·自相关和异方差检验 | 第26-28页 |
| ·SV 模型和GARCH 模型的拟合能力比较研究 | 第28-35页 |
| ·模型的建立 | 第28-29页 |
| ·实证分析 | 第29-35页 |
| ·SV 模型和GARCH 模型的风险预测能力比较研究 | 第35-40页 |
| ·VaR 和CVaR 的估计 | 第35-38页 |
| ·模型的检验 | 第38-40页 |
| ·本章小节 | 第40-42页 |
| 第4章 基于Copula-SV-t 的资产组合的风险估计 | 第42-59页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·Copula 函数简介 | 第43-48页 |
| ·Copula 函数的定义及其定理 | 第43页 |
| ·常用Copula 函数 | 第43-46页 |
| ·参数估计策略 | 第46-48页 |
| ·Copula 模型的拟合优度检验 | 第48-50页 |
| ·基于Copula 的情景模拟 | 第50-51页 |
| ·t-Copula 函数的模拟方法 | 第50-51页 |
| ·Archimedean Copula 函数的模拟方法 | 第51页 |
| ·实证研究 | 第51-58页 |
| ·数据的选择 | 第51-52页 |
| ·边缘分布的估计与检验 | 第52-53页 |
| ·Copula 函数的估计 | 第53-54页 |
| ·Copula 拟合优度检验 | 第54-56页 |
| ·基于Copula-SV-t 的资产组合风险度量 | 第56-58页 |
| ·本章小节 | 第58-59页 |
| 第5章 Mean-CVaR 限制下最优投资组合选择 | 第59-66页 |
| ·引言 | 第59页 |
| ·Mean-CVaR 模型 | 第59-61页 |
| ·实证研究 | 第61-65页 |
| ·数据的选择 | 第61页 |
| ·Mean-CVaR 限制下最优投资组合策略 | 第61-63页 |
| ·Mean-CVaR 限制下的资产组合的有效前沿 | 第63-65页 |
| ·本章小节 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间发表的文章 | 第76-77页 |
| 后记 | 第77页 |
