| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 问题的研究背景介绍 | 第9-10页 |
| 1.2 问题的提出与研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 Copula函数相关文献研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 GARCH模型的相关文献研究 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 Copula函数与GARCH模型相关介绍 | 第14-26页 |
| 2.1 Copula函数基础简介 | 第14-22页 |
| 2.1.1 Copula函数的定义及性质 | 第14-15页 |
| 2.1.2 具有Copula函数的相关性度量 | 第15-17页 |
| 2.1.3 Copula函数族 | 第17-21页 |
| 2.1.4 Copula函数的选择与评估 | 第21-22页 |
| 2.2 GARCH模型 | 第22-26页 |
| 2.2.1 ARCH模型简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 GARCH模型简介 | 第24页 |
| 2.2.3 EARCH模型简介 | 第24-26页 |
| 第三章 基于收益率的两市特征分祈 | 第26-34页 |
| 3.1 数据选取 | 第26-27页 |
| 3.2 指数编制 | 第27页 |
| 3.3 数据分析 | 第27-34页 |
| 3.3.1 基本统计量 | 第27-31页 |
| 3.3.2 Copula函数选择与拟合结果 | 第31-34页 |
| 第四章 基于波动率的两市特征分析 | 第34-56页 |
| 4.1 沪港通事件发生前后沪市金融股对比 | 第35-42页 |
| 4.1.1 沪市金融股基本统计量及相关检验 | 第35-40页 |
| 4.1.2 沪市金融股ARCH效应检验 | 第40-42页 |
| 4.2 沪港通事件发生前后港市金融股对比 | 第42-47页 |
| 4.2.1 港市金融股基本统计量及相关检验 | 第42-45页 |
| 4.2.2 港市金融股ARCH效应检验 | 第45-47页 |
| 4.3 沪港通事件发生前后沪市地产股对比 | 第47-52页 |
| 4.3.1 沪市地产股基本统计量及相关检验 | 第47-49页 |
| 4.3.2 沪市地产股ARCH效应检验 | 第49-51页 |
| 4.3.3 沪港通事件发生前沪市地产股收益率GARCH模型分析 | 第51-52页 |
| 4.4 沪港通事件发生前后港市地产股对比 | 第52-56页 |
| 4.4.1 港市地产股基本统计量及相关检验 | 第52-54页 |
| 4.4.2 港市地产股ARCH效应检验 | 第54-56页 |
| 第五章 总结 | 第56-58页 |
| 5.1 收益率、波动率总结 | 第56-57页 |
| 5.2 本文不足与展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录：相关股票与代码以及相关程序 | 第62-69页 |