论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6
页 |
| ABSTRACT | 第6-9
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| 第1章 绪论 | 第9-15
页 |
| · 研究背景及意义 | 第9
页 |
| · 相关问题的研究现状 | 第9-12
页 |
| · Copula 方法的研究现状 | 第9-10
页 |
| · VaR 的研究现状 | 第10-11
页 |
| · 利用Copula 方法计算VaR 的研究现状 | 第11-12
页 |
| · 论文研究的问题及创新点 | 第12-14
页 |
| · 论文研究的问题 | 第12-13
页 |
| · 论文创新点 | 第13-14
页 |
| · 研究框架 | 第14-15
页 |
| 第2章 金融市场风险测量模型VAR 及原理 | 第15-24
页 |
| · VAR 的概念 | 第15
页 |
| · VAR 计算的基本原理 | 第15-16
页 |
| · 收益率的度量 | 第15-16
页 |
| · VaR 计算的基本表达式 | 第16
页 |
| · VAR 的计算方法 | 第16-22
页 |
| · 历史模拟法 | 第17-18
页 |
| · 蒙特卡罗模拟方法 | 第18-19
页 |
| · 方差一协方差方法 | 第19-20
页 |
| · 多变量的蒙特卡罗模拟 | 第20-21
页 |
| · VaR 方法的比较分析 | 第21-22
页 |
| · 传统 VAR 计算中存在的问题 | 第22-23
页 |
| · 模型设定的偏差 | 第22
页 |
| · 相关系数的缺陷 | 第22-23
页 |
| · 本章小结 | 第23-24
页 |
| 第3章 COPULA 理论与金融分析 | 第24-36
页 |
| · COPULA 理论简介 | 第24-28
页 |
| · Copula 的定义及其性质 | 第24-25
页 |
| · Copula 分类 | 第25-28
页 |
| · COPULA 的参数估计 | 第28-30
页 |
| · 最大似然法（the maximum likelihood(ML)method） | 第28-29
页 |
| · 边际分布推导法（the method of Inference Functions for Margins(IFM)） | 第29
页 |
| · CML（the Canonical Maximum Likelihood method）方法 | 第29
页 |
| · 对于Archimedean Copula 的参数估计 | 第29-30
页 |
| · COPULA 理论在金融分析上的应用 | 第30-33
页 |
| · 多变量时间序列分析 | 第30-31
页 |
| · 金融市场的相关性分析 | 第31-32
页 |
| · 金融风险管理 | 第32-33
页 |
| · COPULA 方法计算投资组合的VAR | 第33-35
页 |
| · 单个资产收益率条件分布估计 | 第33-34
页 |
| · 多资产联合分布的Copula-GARCH 估计 | 第34-35
页 |
| · 基于Copula 投资组合的VaR 计算 | 第35
页 |
| · 本章小结 | 第35-36
页 |
| 第4章 基于COPULA 方法的开放式基金投资组合VAR 的实证分析 | 第36-52
页 |
| · 样本及数据来源 | 第36
页 |
| · 基本统计指标 | 第36-46
页 |
| · 描述统计 | 第36-37
页 |
| · 收益率波动图 | 第37-38
页 |
| · 收益率Q-Q 分布图 | 第38-40
页 |
| · 自相关与偏自相关检验 | 第40-46
页 |
| · 参数方法计算VAR | 第46-50
页 |
| · 历史模拟法计算VaR | 第46
页 |
| · Kendall 相关系数法计算VaR | 第46-47
页 |
| · Copula 方法 Monte Carlo 模拟计算VaR | 第47-50
页 |
| · 实证结果及分析 | 第50-51
页 |
| · 本章小结 | 第51-52
页 |
| 第5章 研究结论与展望 | 第52-55
页 |
| · 研究结论 | 第52
页 |
| · VAR 在我国应用的意义 | 第52-53
页 |
| · 本文研究的局限与展望 | 第53-55
页 |
| 参考文献 | 第55-58
页 |
| 附录A | 第58-59
页 |
| 致谢 | 第59
页 |
