基于Copula理论的股市风险分析提纲
论文摘要: Co（略）是一种将联合分布与它们各自边缘分布连接在一起的函数,所以也被称作连接函数.Copula函数自身具有很多优良特性:不限制边（略）;对变量进行严格单调增变换对一致性和相关性测度的值不变;边缘分布和相关结构可以分开研究（略）a函数可以捕捉变量间非线性;非对称以及尾部相关关系. 本文通过选取常见的Copula函数进行组合构成混合Copula函数,来刻画上证综合指数和深证成分指数之间的相关性,以及它们的风险度量.研究中通过对Copula函数在样本参数下画出来的图像进行对比分析,讨论了它们的尾部相关性和对称性.其中选取的Copula函数模型有:Gumbel、Clayton和Frank Copula函数模型,在深入研究了这三个函数模型之后,构造了混合函数M-Copula模型,构建了基于Copula理论的金融时间序列（略）它们的动态建模问题,研究了选取模型的投资风险管理上的应用. 论文的主要工作:运用Matlab编程画出多种权系数（略）应图像,并与单个Gumbel、Clayton和Frank Copula密度函数图像进行比照,对比中M-Copula密度函数体现...
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...
目录:
摘要 第4-5页
Abstract 第5页
第1章 绪论 第8-15页
·论文的研究背景 第8-10页
·问题的提出 第10-12页
·相关性度量问题 第10-11页
·Copula的选择问题 第11-12页
·文献回顾 第12-13页
·国外研究现状 第12-13页
·国内研究状况回顾 第13页
·本文组织结构 第13-15页
第2章 金融风险度量的VaR理论 第15-24页
·VaR的定义 第15-16页
·VaR计算方法 第16-21页
·历史模拟法 第16-17页
·分析方法 第17-20页
·Monte Carlo模拟方法 第20-21页
·投资组合与VaR计算 第21-24页
·两个资产投资组合的仿真与VaR计算 第21-23页
·多个资产投资组合的仿真与VaR计算 第23-24页
第3章 Copula理论 第24-41页
·Copula函数的定义和基本性质 第24-30页
·二元Copula函数 第24-28页
·多元Copula函数 第28-30页
·常见的Copula函数 第30-33页
·多元正态Copula函数 第30页
·多元t-Copula函数 第30-31页
·极值Copula函数 第31-32页
·阿基米德Copula函数 第32-33页
·基于Copula函数的相关性测度 第33-37页
·Spearman秩相关系数ρ 第33-34页
·Kendall秩相关系数τ- 第34-35页
·Gini关联系数γ 第35-36页
·尾部相关系数 第36-37页
·Copula模型的估计和检验 第37-41页
·Copula模型的参数估计法 第37-38页
·非参数核估计方法 第38-39页
·K-S检验 第39-40页
·x~2检验 第40-41页
第4章 Copula函数在股市风险分析中的实证分析 第41-49页
·数据分析 第41-42页
·Copula模型的选取 第42-46页
·基于参数的估计结果与评价 第46-47页
·基于VaR风险测度的结果与评价 第47-49页
第5章 总结与展望 第49-50页
·总结 第49页
·展望 第49-50页
参考文献 第50-53页
致谢 第53-54页
附录1 攻读硕士学位期间发表或录用的学术论文 第54-55页
附录2 2007年8月1日至2008年7月31日沪深股市收盘数据 第55-58页
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