| 内容摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.3 论文的创新点 | 第17页 |
| 1.4 文章结构 | 第17-18页 |
| 第2章 藤Copula理论 | 第18-32页 |
| 2.1 Copula函数 | 第18-19页 |
| 2.2 常见二元Copula函数 | 第19-23页 |
| 2.2.1 乘积Copula | 第19-20页 |
| 2.2.2 椭圆类Copula | 第20页 |
| 2.2.3 阿基米德Copula | 第20-22页 |
| 2.2.4 其他形式的二元Copula函数 | 第22-23页 |
| 2.3 藤Copula函数 | 第23-26页 |
| 2.3.1 藤Copula简介 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Regular-Vine Copula | 第24-25页 |
| 2.3.3 C-Vine与D-Vine | 第25-26页 |
| 2.4 藤Copula的建模 | 第26-29页 |
| 2.4.1 藤Copula建模步骤 | 第27-28页 |
| 2.4.2 向下选择法 | 第28页 |
| 2.4.3 向上选择法 | 第28-29页 |
| 2.5 Copula模型的检验 | 第29-30页 |
| 2.5.1 赤池信息准则 | 第29页 |
| 2.5.2 Copula拟合优度检验(GOF) | 第29-30页 |
| 2.5.3 GOF-TAU | 第30页 |
| 2.6 不同Vine Copula模型的结构选择方法 | 第30-32页 |
| 第3章 拓展的秩相关系数与权重 | 第32-45页 |
| 3.1 基本的权重选择 | 第32-34页 |
| 3.2 尾部相关系数与Copula | 第34-35页 |
| 3.3 广义相关系数与秩相关系数 | 第35-38页 |
| 3.3.1 广义相关系数(General correlation coefficient) | 第35页 |
| 3.3.2 Kendall秩相关系数 | 第35-36页 |
| 3.3.3 Spearman秩相关系数 | 第36-38页 |
| 3.4 秩相关系数的尾部相关拓展:赋权的秩相关系数 | 第38-44页 |
| 3.4.1 赋权的秩相关系数 | 第39-41页 |
| 3.4.2 赋权的广义相关系数 | 第41-44页 |
| 3.5 小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于加权秩相关系数的D-Vine实证分析 | 第45-54页 |
| 4.1 数据处理与描述性统计 | 第46-48页 |
| 4.2 过滤(Filter)模型选择 | 第48-50页 |
| 4.3 D-Vine模型建立 | 第50-54页 |
| 4.3.1 D-Vine权重选择与结构确定 | 第50-52页 |
| 4.3.2 D-Vine Copula函数族选择与参数估计 | 第52-53页 |
| 4.3.3 D-Vine Copula模型拟合结果评价 | 第53-54页 |
| 第5章 结论与展望 | 第54-56页 |
| 附录 | 第56-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 后记 | 第64页 |
