基于时变Copula函数的资产组合风险度量及动态相关性分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与目的意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 目的意义 | 第12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 Copula函数的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 资产组合风险度量的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 资产组合间相关性的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究思路及研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文框架 | 第17-18页 |
| 1.5 论文创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 Copula模型的相关理论 | 第20-32页 |
| 2.1 Copula函数的定义及性质 | 第20-21页 |
| 2.1.1 二元Copula函数 | 第20-21页 |
| 2.1.2 多元Copula函数 | 第21页 |
| 2.2 常用的Copula函数 | 第21-23页 |
| 2.2.1 多元GaussianCopula函数 | 第22页 |
| 2.2.2 多元?Copula函数 | 第22页 |
| 2.2.3 阿基米德Copula函数 | 第22-23页 |
| 2.3 Copula模型的估计 | 第23-26页 |
| 2.3.1 极大似然估计法 | 第24页 |
| 2.3.2 IFM方法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 核估计法 | 第25-26页 |
| 2.4 基于Copula函数的相关性度量 | 第26-28页 |
| 2.4.1 Kendall秩相关系数 | 第26-27页 |
| 2.4.2 Spearman秩相关系数 | 第27-28页 |
| 2.5 多元Copula-GARCH模型 | 第28-29页 |
| 2.6 时变Copula模型 | 第29-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 资产组合风险度量VaR模型 | 第32-38页 |
| 3.1 VaR的概念和原理 | 第32-33页 |
| 3.2 VaR的一般计算方法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于Copula函数的资产组合VaR计算 | 第34-36页 |
| 3.3.1 二元资产组合的VaR计算 | 第34-35页 |
| 3.3.2 多元资产组合的VaR计算 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 股票、债券、黄金资产组合实例研究 | 第38-55页 |
| 4.1 数据来源和预处理 | 第38-42页 |
| 4.2 边缘分布函数拟合 | 第42-46页 |
| 4.3 构建Copula模型并分析相关性 | 第46-51页 |
| 4.3.1 动态相关性 | 第46-49页 |
| 4.3.2 构建多元时变Copula模型 | 第49-51页 |
| 4.4 计算资产投资组合的VaR | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结和研究展望 | 第55-58页 |
| 5.1 总结 | 第55-56页 |
| 5.2 研究展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
