基于Copula理論的股市風險分析提綱
論文摘要: Co（略）是一種將聯合分布與它們各自邊緣分布連接在一起的函數,所以也被稱作連接函數.Copula函數自身具有很多優良特性:不限制邊（略）;對變量進行嚴格單調增變換對一致性和相關性測度的值不變;邊緣分布和相關結構可以分開研究（略）a函數可以捕捉變量間非線性;非對稱以及尾部相關關系. 本文通過選取常見的Copula函數進行組合構成混合Copula函數,來刻畫上證綜合指數和深證成分指數之間的相關性,以及它們的風險度量.研究中通過對Copula函數在樣本參數下畫出來的圖像進行對比分析,討論了它們的尾部相關性和對稱性.其中選取的Copula函數模型有:Gumbel、Clayton和Frank Copula函數模型,在深入研究了這三個函數模型之后,構造了混合函數M-Copula模型,構建了基于Copula理論的金融時間序列（略）它們的動態建模問題,研究了選取模型的投資風險管理上的應用. 論文的主要工作:運用Matlab編程畫出多種權系數（略）應圖像,并與單個Gumbel、Clayton和Frank Copula密度函數圖像進行比照,對比中M-Copula密度函數體現...
Copula（omitted）is a method wh（omitted）ts the joint distribution and marginal distribution, so Copula function is often called connected function. Copula function itself has many excellent properties as follows: there is no restriction（omitted）oice of marginal distribution; when do strictly increasing transformatio（omitted） variables, the consistency and measure values of relevance remain the same; marginal distribution and related struct（omitted）e researched separately; Copula function can captur...
目錄:
摘要 第4-5頁
Abstract 第5頁
第1章 緒論 第8-15頁
·論文的研究背景 第8-10頁
·問題的提出 第10-12頁
·相關性度量問題 第10-11頁
·Copula的選擇問題 第11-12頁
·文獻回顧 第12-13頁
·國外研究現狀 第12-13頁
·國內研究狀況回顧 第13頁
·本文組織結構 第13-15頁
第2章 金融風險度量的VaR理論 第15-24頁
·VaR的定義 第15-16頁
·VaR計算方法 第16-21頁
·歷史模擬法 第16-17頁
·分析方法 第17-20頁
·Monte Carlo模擬方法 第20-21頁
·投資組合與VaR計算 第21-24頁
·兩個資產投資組合的仿真與VaR計算 第21-23頁
·多個資產投資組合的仿真與VaR計算 第23-24頁
第3章 Copula理論 第24-41頁
·Copula函數的定義和基本性質 第24-30頁
·二元Copula函數 第24-28頁
·多元Copula函數 第28-30頁
·常見的Copula函數 第30-33頁
·多元正態Copula函數 第30頁
·多元t-Copula函數 第30-31頁
·極值Copula函數 第31-32頁
·阿基米德Copula函數 第32-33頁
·基于Copula函數的相關性測度 第33-37頁
·Spearman秩相關系數ρ 第33-34頁
·Kendall秩相關系數τ- 第34-35頁
·Gini關聯系數γ 第35-36頁
·尾部相關系數 第36-37頁
·Copula模型的估計和檢驗 第37-41頁
·Copula模型的參數估計法 第37-38頁
·非參數核估計方法 第38-39頁
·K-S檢驗 第39-40頁
·x~2檢驗 第40-41頁
第4章 Copula函數在股市風險分析中的實證分析 第41-49頁
·數據分析 第41-42頁
·Copula模型的選取 第42-46頁
·基于參數的估計結果與評價 第46-47頁
·基于VaR風險測度的結果與評價 第47-49頁
第5章 總結與展望 第49-50頁
·總結 第49頁
·展望 第49-50頁
參考文獻 第50-53頁
致謝 第53-54頁
附錄1 攻讀碩士學位期間發表或錄用的學術論文 第54-55頁
附錄2 2007年8月1日至2008年7月31日滬深股市收盤數據 第55-58頁
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