| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| ·本文创新之处 | 第15-16页 |
| 第二章 文献综述 | 第16-23页 |
| ·国外股市联动研究 | 第16-20页 |
| ·发达市场联动效应研究 | 第16-17页 |
| ·新兴股票市场联动效应研究 | 第17页 |
| ·股市联动的作用机制 | 第17-18页 |
| ·金融危机时期危机传导研究 | 第18-19页 |
| ·国外研究存在的不足 | 第19-20页 |
| ·国内股票市场联动研究 | 第20-23页 |
| ·非危机时期的股票市场联动效应 | 第20-21页 |
| ·金融危机背景的股票市场联动效应 | 第21页 |
| ·国内研究不足 | 第21-23页 |
| 第三章 中美股市联动性的理论分析 | 第23-28页 |
| ·股票市场联动性的相关理论基础 | 第23-24页 |
| ·行为金融学理论 | 第23-24页 |
| ·经济基础假说与市场传染假说 | 第24页 |
| ·中美股市联动性的形成机制 | 第24-28页 |
| ·基本面渠道—外贸出口影响 | 第24-25页 |
| ·资本面渠道—国际资本流动 | 第25-26页 |
| ·预期面渠道—投资者心理预期 | 第26-27页 |
| ·市场间的传导 | 第27-28页 |
| 第四章 统计计量工具简介与模型选择设计 | 第28-41页 |
| ·股价收益率计量工具介绍 | 第28-29页 |
| ·单位根检验 | 第28页 |
| ·VAR模型 | 第28-29页 |
| ·Granger因果检验 | 第29页 |
| ·脉冲响应函数 | 第29页 |
| ·股价波动率模型介绍 | 第29-31页 |
| ·ARCH类模型 | 第29-30页 |
| ·GARCH类模型 | 第30-31页 |
| ·尾部相关性计量工具 | 第31-36页 |
| ·相关系数(Correlation Coefficient) | 第31页 |
| ·Copula函数 | 第31-36页 |
| ·Copula函数定义 | 第31-32页 |
| ·Copula函数的相关性 | 第32-33页 |
| ·尾部相关性测度 | 第33-34页 |
| ·Copula函数的参数估计 | 第34-35页 |
| ·条件Copula函数 | 第35-36页 |
| ·尾部相关模型选择 | 第36-41页 |
| ·边缘分布模型选择 | 第36-37页 |
| ·时变Copula函数模型 | 第37-38页 |
| ·拟合优度检验 | 第38-41页 |
| ·K-S检验 | 第39页 |
| ·Q-Q图 | 第39-41页 |
| 第五章 实证研究 | 第41-61页 |
| ·样本选取与数据描述 | 第41-43页 |
| ·指标选择 | 第41页 |
| ·数据处理 | 第41-43页 |
| ·中美股市收益率联动实证分析 | 第43-48页 |
| ·VAR模型设定 | 第43-45页 |
| ·Granger因果检验 | 第45-46页 |
| ·脉冲响应函数分析 | 第46-48页 |
| ·波动率模型实证分析 | 第48-52页 |
| ·序列相关性检验 | 第48-49页 |
| ·利用EGARCH模型实证分析中美股市波动间联动性 | 第49-52页 |
| ·中美股票市场尾部相关性分析 | 第52-61页 |
| ·边缘分布模型估计 | 第52-55页 |
| ·时变Copula函数估计 | 第55-58页 |
| ·稳健性检验 | 第58-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |