| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 文献综述 | 第7-10页 |
| 1.3 研究方法与内容 | 第10-11页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第10页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第10-11页 |
| 1.4 研究特色及主要创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 相关理论与方法 | 第12-24页 |
| 2.1 随机波动模型(SV) | 第12-14页 |
| 2.1.1 标准SV模型 | 第12-13页 |
| 2.1.2 厚尾SV模型 | 第13-14页 |
| 2.2 马尔科夫转换 | 第14-15页 |
| 2.2.1 马尔科夫链 | 第14页 |
| 2.2.2 马尔科夫状态转换模型 | 第14-15页 |
| 2.3 极值理论 | 第15-17页 |
| 2.3.1 POT模型 | 第16-17页 |
| 2.3.2 分段核平滑 | 第17页 |
| 2.4 Vine Copula理论及相关模型 | 第17-24页 |
| 2.4.1 Copula函数的定义及基本定理 | 第18页 |
| 2.4.2 常用的一些Copula函数 | 第18-20页 |
| 2.4.3 Pair Copula | 第20-21页 |
| 2.4.4 Vine Copula | 第21-24页 |
| 第三章 SVt-EVT-Vine Copula模型 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 单个资产的SVt模型参数估计 | 第24-26页 |
| 3.3 SVt-EVT模型建立及参数估计 | 第26-27页 |
| 3.4 SVt-EVT-Vine Copula模型建立及参数估计 | 第27-28页 |
| 3.5 在险价值(VaR) | 第28-29页 |
| 3.6 实证研究 | 第29-35页 |
| 3.6.1 样本选取和描述统计特征 | 第29-30页 |
| 3.6.2 SVt模型参数估计 | 第30-32页 |
| 3.6.3 标准残差序列的EVT建模及检验 | 第32-34页 |
| 3.6.4 Vine Copula模型参数估计结果和检验 | 第34页 |
| 3.6.5 VaR预测与稳健性检验 | 第34-35页 |
| 3.7 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 马尔科夫转换SVt-EVT-Vine Copula模型 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 马尔科夫转换SVt-EVT模型建立及参数估计 | 第36-38页 |
| 4.3 马尔科夫转换SVt-EVT-Vine Copula模型建立及参数估计 | 第38页 |
| 4.4 实证研究 | 第38-44页 |
| 4.4.1 SVt模型与马尔科夫转换SVt模型参数估计 | 第38-40页 |
| 4.4.2 标准残差序列的EVT建模及检验 | 第40-43页 |
| 4.4.3 Vine Copula模型参数估计结果和检验 | 第43页 |
| 4.4.4 VaR预测与稳健型检验 | 第43-44页 |
| 4.5 小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 5.1 主要研究结论 | 第45页 |
| 5.2 研究展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 个人简介 | 第50页 |
