| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究的方法、目的及意义 | 第7-8页 |
| 1.3 国内外研究现状及发展趋势 | 第8-16页 |
| 1.4 论文结构 | 第16-17页 |
| 第2章 理论模型阐述 | 第17-30页 |
| 2.1 GARCH 类模型 | 第17-20页 |
| 2.2 Copula 理论 | 第20-24页 |
| 2.3 Copula 模型的估计、检验与评价 | 第24-26页 |
| 2.4 B-G 算法 | 第26-27页 |
| 2.5 VaR 理论 | 第27-30页 |
| 第3章 GARCH 类-Copula 在金融市场相关性分析中的选择 | 第30-37页 |
| 3.1 样本数据及其描述 | 第30-31页 |
| 3.2 GARCH 类模型的选择 | 第31-34页 |
| 3.3 边缘分布模型的估计 | 第34-35页 |
| 3.4 Copula 函数的选择 | 第35-36页 |
| 3.5 相关性分析 | 第36-37页 |
| 第4章 时变 Copula 函数估计 | 第37-46页 |
| 4.1 时变 Copula 函数的估计方法 | 第37-38页 |
| 4.2 时变参数的演化方程 | 第38-39页 |
| 4.3 补充估计值的固定窗口法的演示 | 第39-40页 |
| 4.4 窗口长度的选择 | 第40-44页 |
| 4.5 相关性分析 | 第44-46页 |
| 第5章 基于 B-G 算法构建变结构 Copula 模型 | 第46-50页 |
| 5.1 基于 B-G 算法分割样本 | 第46页 |
| 5.2 分阶段选择 Copula 函数 | 第46-47页 |
| 5.3 构建变结构 Copula 模型 | 第47-48页 |
| 5.4 相关性分析 | 第48-50页 |
| 第6章 Copula 模型在金融风险度量中的应用 | 第50-54页 |
| 6.1 计算资产组合的收益率 | 第50页 |
| 6.2 金融风险度量 | 第50-53页 |
| 6.3 风险分析 | 第53-54页 |
| 第7章 总结 | 第54-56页 |
| 7.1 本文结论 | 第54-55页 |
| 7.2 本文的创新点 | 第55页 |
| 7.3 本文的展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 部分 R 语言程序代码 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64页 |