| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·论文的研究背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12-14页 |
| ·有效市场假说存在着不足 | 第12-13页 |
| ·分形市场假说的提出 | 第13页 |
| ·传统相关系数在衡量相关性时存在着不足 | 第13页 |
| ·联合分布函数构建中存在的问题 | 第13-14页 |
| ·Copula 函数理论在金融领域的应用 | 第14页 |
| ·论文的结构和创新点 | 第14-18页 |
| ·论文的结构 | 第14-16页 |
| ·论文的创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 分形市场理论及其模型介绍 | 第18-34页 |
| ·有效市场假说及其失效 | 第18-22页 |
| ·有效市场假说 | 第18-19页 |
| ·有效市场假说的失效 | 第19-20页 |
| ·有效市场假说失效的市场解释 | 第20-22页 |
| ·分形理论 | 第22-24页 |
| ·分形的定义 | 第22页 |
| ·分形结构产生的机制 | 第22-24页 |
| ·分形市场理论 | 第24-27页 |
| ·分形市场假说 | 第24-25页 |
| ·分形市场理论的现实资本市场解释 | 第25-27页 |
| ·反映时间序列分形特征的模型介绍 | 第27-33页 |
| ·分数维时间序列模型 | 第27-32页 |
| ·分数维时间序列模型用于揭示分形特征的性质 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 分形市场理论下分形特征的甄别方法及实证研究 | 第34-54页 |
| ·分形市场分析的方法介绍 | 第34-38页 |
| ·赫斯特指数的解释作用:随机和持续 | 第34-35页 |
| ·赫斯特指数求解的传统方法:R/S 分析方法 | 第35-36页 |
| ·赫斯特指数求解的修正方法:修正R/S 分析方法 | 第36-37页 |
| ·V 统计量的解释作用 | 第37-38页 |
| ·中国资本市场实证研究 | 第38-53页 |
| ·中国股市不符合正态分布的经验证据 | 第38-39页 |
| ·中国股市具有分形特征的实证研究 | 第39-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 第四章 Copula 函数理论介绍 | 第54-61页 |
| ·Copula 函数介绍 | 第54-57页 |
| ·Copula 函数解决多变量问题的视角 | 第54-55页 |
| ·Copula 函数的定义 | 第55-57页 |
| ·Copula 函数的基本性质 | 第57页 |
| ·Copula 函数的应用 | 第57-58页 |
| ·Copula 函数用于一致性测量 | 第57页 |
| ·Copula 函数用于相关性测度 | 第57-58页 |
| ·Copula 函数的类型 | 第58-60页 |
| ·多元正态Copula 函数 | 第58-59页 |
| ·多元t-Copula 函数 | 第59页 |
| ·阿基米德Copula 函数 | 第59页 |
| ·极值Copula 函数 | 第59-60页 |
| ·本章小节 | 第60-61页 |
| 第五章 基于分形市场理论和Copula 理论的建模及实证研究 | 第61-77页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型的构建 | 第61-62页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型的估计 | 第62-67页 |
| ·模型的整体估计框架 | 第62-63页 |
| ·模型具体用到的估计方法介绍 | 第63-67页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型的检验 | 第67-68页 |
| ·Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验 | 第67页 |
| ·χ~2 检验 | 第67-68页 |
| ·运用Copula-FITSGARCH 模型对中国股市进行实证分析 | 第68-75页 |
| ·数据选择及处理 | 第68页 |
| ·模型的选取 | 第68-69页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型的估计、检验、及结果分析 | 第69-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 Copula-FITSGARCH 模型在风险价值领域的应用研究 | 第77-92页 |
| ·传统的金融市场风险测量技术 | 第77-79页 |
| ·名义量法 | 第77页 |
| ·灵敏度方法 | 第77-78页 |
| ·波动性方法 | 第78-79页 |
| ·VaR 方法介绍 | 第79-81页 |
| ·VaR 方法原理介绍 | 第79页 |
| ·VaR 的参数选择 | 第79-80页 |
| ·VaR 方法的优点和缺点 | 第80-81页 |
| ·Var 计算方法 | 第81-84页 |
| ·VaR 计算的基本思想 | 第81页 |
| ·VaR 计算的基本模块 | 第81页 |
| ·VaR 计算的主要方法 | 第81-84页 |
| ·资产组合VaR 的识别方法 | 第84-87页 |
| ·Copula 函数在资产组合VaR 识别中的应用 | 第84-86页 |
| ·二元滞后正态分布模型用于VaR 识别 | 第86-87页 |
| ·用于VaR 识别的模型有效性的检验方法:后验测试 | 第87页 |
| ·关于中国资本市场投资组合VaR 识别的实证研究 | 第87-90页 |
| ·实证研究过程 | 第87-88页 |
| ·数据处理的结果 | 第88-90页 |
| ·VaR 识别和后验测试结果的分析与评价 | 第90页 |
| ·本章小节 | 第90-92页 |
| 第七章 总结与展望 | 第92-95页 |
| ·论文工作总结 | 第92-93页 |
| ·Fractal 分形市场理论介绍 | 第92页 |
| ·用于甄别资本市场分形特征的方法介绍及实证 | 第92页 |
| ·Copula 函数理论介绍 | 第92-93页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型的建立、估计、检验和实证 | 第93页 |
| ·Copula-FITSGARCH 模型应用于风险价值识别 | 第93页 |
| ·研究展望 | 第93-95页 |
| ·用于反映Fractal 特征的数理模型需要进一步研究 | 第93页 |
| ·Fractal 理论下金融市场投资组合问题需要进一步研究 | 第93-94页 |
| ·Copula 理论用于研究多变量问题的天然不足 | 第94页 |
| ·Copula 理论用于研究多变量问题的后天不足 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-100页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
