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基于Copula-CoVaR方法的中美证券市场系统性风险研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第7-9页
表格索引第9-11页
插图索引第11-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·研究背景及意义第12-13页
     ·系统性风险简介第12-13页
   ·国内外研究现状综述第13-15页
     ·关于系统性风险度量的研究综述第13-14页
     ·关于Copula在金融领域中的研究综述第14-15页
   ·研究内容第15-18页
     ·研究意义第16页
     ·研究框架第16-18页
第二章 基本概念第18-26页
   ·AR模型与GARCH模型概述第18-20页
     ·ARMA-GARCH联合模型概述第19-20页
   ·Copula函数简介第20-22页
     ·Copula函数概念简介第20-21页
     ·Copula模型的参数估计方法第21-22页
   ·CoVaR与△CoVaR定义第22-26页
第三章 GARCH-Copula-CoVaR模型概述第26-30页
   ·利用Copula函数计算CoVαR_α~(s|L~i)=l第26-27页
   ·利用t-copula函数计算CoVαR_α~(s|L~i)=l第27-30页
     ·利用常系数t-copula函数第27-29页
     ·利用时变相关t-copula函数第29-30页
第四章 实证分析第30-52页
   ·指数的选取第30-31页
   ·美国股票市场数据分析第31-42页
     ·数据的描述性统计分析第31-34页
     ·数据的平稳性检验第34-35页
     ·数据的自相关性检验和ARCH效应检验第35-36页
     ·边际分布估计第36-39页
     ·拟合copula函数第39页
     ·CoVaR及△CoVaR计算第39-42页
   ·中国股票市场数据研究第42-52页
     ·数据的描述性统计分析第42-45页
     ·数据的平稳性检验第45页
     ·数据的自相关性检验和ARCH效应检验第45-46页
     ·边际分布估计第46-49页
     ·拟合copula函数第49页
     ·CoVaR及△CoVaR计算第49-52页
第五章 总结与展望第52-54页
   ·主要结论第52页
   ·研究方法不足及未来研究展望第52-54页
     ·研究方法不足第52-53页
     ·未来研究展望第53-54页
参考文献第54-58页
致谢第58页

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