| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究思路与框架 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 GARCH模型及分析 | 第15-30页 |
| 2.1 GARCH族模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 ARCH(q)模型 | 第15-16页 |
| 2.1.2 GARCH(p,q)模型 | 第16页 |
| 2.1.3 GARCH-M模型 | 第16-17页 |
| 2.1.4 EGARCH模型 | 第17页 |
| 2.2 常规分布介绍 | 第17-19页 |
| 2.2.1 正态分布 | 第18页 |
| 2.2.2 t分布 | 第18-19页 |
| 2.2.3 GED分布 | 第19页 |
| 2.3 基于GARCH模型的股票日收益率的分析 | 第19-30页 |
| 2.3.1 数据的选择与分析 | 第19-21页 |
| 2.3.2 ARCH效应检验 | 第21-24页 |
| 2.3.3 GARCH模型的参数估计 | 第24-28页 |
| 2.3.4 GARCH族模型的比较与选取 | 第28-30页 |
| 第3章 Copula函数与分析 | 第30-41页 |
| 3.1 Copula理论 | 第30-34页 |
| 3.1.1 Copula函数的定义 | 第30-31页 |
| 3.1.2 Copula函数的性质 | 第31-32页 |
| 3.1.3 Copula函数的分类 | 第32-34页 |
| 3.2 Copula函数的参数估计和拟合优度检验 | 第34-37页 |
| 3.2.1 Copula函数的参数估计 | 第34-36页 |
| 3.2.2 Copula的拟合优度检验 | 第36-37页 |
| 3.3 基于Copula函数的股票边缘分布的拟合与函数选择 | 第37-41页 |
| 3.3.1 数据的来源 | 第37页 |
| 3.3.2 股票边缘分布的Copula函数拟合与函数选择 | 第37-41页 |
| 第4章 股票的风险测度及投资组合 | 第41-47页 |
| 4.1 单一股票的风险测度 | 第41-45页 |
| 4.1.1 VaR理论与优缺点 | 第41-42页 |
| 4.1.2 条件风险价值CVaR | 第42-43页 |
| 4.1.3 均值-CVaR模型 | 第43-44页 |
| 4.1.4 风险测度分析 | 第44-45页 |
| 4.2 最优投资组合分析 | 第45-47页 |
| 第5章 基于Copula-GARCH模型的投资组合实证分析 | 第47-61页 |
| 5.1 数据的来源 | 第47-48页 |
| 5.2 中国股票投资组合的分组内实证分析 | 第48-54页 |
| 5.2.1 金融小组投资组合及风险测度分析 | 第48页 |
| 5.2.2 地产小组投资组合及风险测度分析 | 第48-51页 |
| 5.2.3 工业小组投资组合及风险测度分析 | 第51-54页 |
| 5.3 小组投资组合及风险测度分析 | 第54-60页 |
| 5.3.1 多种GARCH模型的拟合与比较 | 第55-56页 |
| 5.3.2 不同Copula函数的参数估计与选取 | 第56-59页 |
| 5.3.3 风险测度与最优权重的确定 | 第59-60页 |
| 5.4 小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 研究结论 | 第61页 |
| 6.2 研究不足与展望 | 第61-63页 |
| 6.2.1 研究不足之处 | 第61页 |
| 6.2.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
