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累积剩余熵的性质及其在投资风险中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景与进展第7-9页
    1.2 研究目的第9-11页
第二章 预备知识第11-14页
    2.1 Jensen不等式第11页
    2.2 Young不等式第11页
    2.3 Holder不等式第11页
    2.4 对数和不等式第11-12页
    2.5 Lebesgue控制收敛定理第12页
    2.6 Borel-Cantelli引理第12-13页
    2.7 强大数定律第13-14页
第三章 累积剩余熵的基本性质第14-25页
    3.1 引言第14页
    3.2 累积剩余熵的性质第14-17页
    3.3 条件累积剩余熵与联合累积剩余熵第17-18页
    3.4 累积剩余熵与微分熵的关系第18-19页
    3.5 累积剩余熵的最大化分布第19-20页
    3.6 累积剩余熵与经验累积剩余熵第20-21页
    3.7 累积剩余熵与方差的关系第21-23页
    3.8 Kullback-Leibler累积剩余熵第23-25页
第四章 风险度量模型第25-30页
    4.1 研究背景与意义第25页
    4.2 波动性方法第25-26页
    4.3 VaR方法第26-27页
    4.4 灵敏度方法第27-28页
    4.5 一致性风险度量方法第28页
    4.6 信息熵方法第28页
    4.7 累积剩余熵方法第28-30页
第五章 基于剩余熵的股票市场的实证分析第30-35页
    5.1 转盘游戏第30-31页
    5.2 股票市场分析第31-35页
第六章 关于非齐次马氏信源的编码定理的推广第35-44页
    6.1 引言第35-37页
    6.2 编码定理的证明第37-44页
第七章 总结与展望第44-45页
参考文献第45-47页
硕士学位期间发表及完成的论文第47-48页
致谢第48页

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