基于Copula理論的股市風(fēng)險分析提綱
論文摘要: Co（略）是一種將聯(lián)合分布與它們各自邊緣分布連接在一起的函數(shù),所以也被稱作連接函數(shù).Copula函數(shù)自身具有很多優(yōu)良特性:不限制邊（略）;對變量進行嚴格單調(diào)增變換對一致性和相關(guān)性測度的值不變;邊緣分布和相關(guān)結(jié)構(gòu)可以分開研究（略）a函數(shù)可以捕捉變量間非線性;非對稱以及尾部相關(guān)關(guān)系. 本文通過選取常見的Copula函數(shù)進行組合構(gòu)成混合Copula函數(shù),來刻畫上證綜合指數(shù)和深證成分指數(shù)之間的相關(guān)性,以及它們的風(fēng)險度量.研究中通過對Copula函數(shù)在樣本參數(shù)下畫出來的圖像進行對比分析,討論了它們的尾部相關(guān)性和對稱性.其中選取的Copula函數(shù)模型有:Gumbel、Clayton和Frank Copula函數(shù)模型,在深入研究了這三個函數(shù)模型之后,構(gòu)造了混合函數(shù)M-Copula模型,構(gòu)建了基于Copula理論的金融時間序列（略）它們的動態(tài)建模問題,研究了選取模型的投資風(fēng)險管理上的應(yīng)用. 論文的主要工作:運用Matlab編程畫出多種權(quán)系數(shù)（略）應(yīng)圖像,并與單個Gumbel、Clayton和Frank Copula密度函數(shù)圖像進行比照,對比中M-Copula密度函數(shù)體現(xiàn)...
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(guān)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(xiàn)狀 第12-13頁
·國內(nèi)研究狀況回顧 第13頁
·本文組織結(jié)構(gòu) 第13-15頁
第2章 金融風(fēng)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(chǎn)投資組合的仿真與VaR計算 第21-23頁
·多個資產(chǎn)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(shù)的定義和基本性質(zhì) 第24-30頁
·二元Copula函數(shù) 第24-28頁
·多元Copula函數(shù) 第28-30頁
·常見的Copula函數(shù) 第30-33頁
·多元正態(tài)Copula函數(shù) 第30頁
·多元t-Copula函數(shù) 第30-31頁
·極值Copula函數(shù) 第31-32頁
·阿基米德Copula函數(shù) 第32-33頁
·基于Copula函數(shù)的相關(guān)性測度 第33-37頁
·Spearman秩相關(guān)系數(shù)ρ 第33-34頁
·Kendall秩相關(guān)系數(shù)τ- 第34-35頁
·Gini關(guān)聯(lián)系數(shù)γ 第35-36頁
·尾部相關(guān)系數(shù) 第36-37頁
·Copula模型的估計和檢驗 第37-41頁
·Copula模型的參數(shù)估計法 第37-38頁
·非參數(shù)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(shù)在股市風(fēng)險分析中的實證分析 第41-49頁
·數(shù)據(jù)分析 第41-42頁
·Copula模型的選取 第42-46頁
·基于參數(shù)的估計結(jié)果與評價 第46-47頁
·基于VaR風(fēng)險測度的結(jié)果與評價 第47-49頁
第5章 總結(jié)與展望 第49-50頁
·總結(jié) 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(xué)位期間發(fā)表或錄用的學(xué)術(shù)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(shù)據(jù) 第55-58頁
請繼續(xù)閱讀相關(guān)推薦：畢業(yè)論文 應(yīng)屆生求職
畢業(yè)論文范文查看下載 查看的論文開題報告 查閱參考論文提綱
查閱更多的畢業(yè)論文致謝 相關(guān)畢業(yè)論文格式 查閱更多論文答辯
【基于Copula理論的股市風(fēng)險分析提綱】相關(guān)文章：
基于模糊灰色理論紡織廠火災(zāi)風(fēng)險分析提綱12-06
基于模糊灰色理論紡織廠火災(zāi)風(fēng)險分析12-06
極值理論在操作風(fēng)險模型中的應(yīng)用論文提綱11-15
基于生態(tài)位理論的大學(xué)智力資本評價研究論文提綱11-18
基于醫(yī)�；鹁芨讹L(fēng)險預(yù)控管理分析12-11
基于時間序列理論方法的生物序列特征分析11-20
- 相關(guān)推薦