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摘要1

第1章绪论1

1.1研究的问题与研究的意义1

1.2国内外研究现状2

1.2.1时间序列的建模研究2

1.2.2Copula理论研究4

1.2.3基于Copula理论的相依结构模型5

1.2.4相关性传统分析方法的不足与缺陷7

1.2.5基于Copula函数研究相依关系的优越性8

1.3本书的研究方法和技术路线9

1.3.1本书的研究方法9

1.3.2本书的技术路线10

第2章Copula理论及其在金融风险分析中的应用11

2.1Copula函数理论12

2.1.1Copula函数的定义和定理12

2.1.2Copula函数的基本性质13

2.1.3几类Copula函数14

2.2相依结构及一致性相依测度18

2.2.1几种重要的一致性测度18

2.2.2尾部的几个条件概率和条件期望22

2.3Copula理论在金融风险管理中的应用26

2.3.1相关的时间序列分析知识27

2.3.2Copula函数与时间序列模型28

2.3.3Copula函数与风险管理30

2.4本章小结31

第3章Copula模型构建方法及参数估计性质33

3.1Copula模型的构建步骤方法33

3.1.1边缘分布的确定33

3.1.2Copula函数模型的确定36

3.2马尔科夫（Markov）时间序列模型及参数估计性质41

3.2.1一阶马尔科夫时间序列模型41

3.2.2二阶段准极大似然参数估计性质42

3.3本章小结43

第4章基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型45

4.1基于Copula函数二维时间序列相依模型的构建47

4.2模型参数的估计及其参数估计的性质48

4.2.1模型参数估计的三阶段极大似然方法48

4.2.2三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性的假设条件50

4.2.3三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性51

4.3三阶段估计的Copula模型选择及准参数似然比统计量的近似性质58

4.3.1Copula模型选择方法58

4.3.2参数准似然比统计量（PPLR）的近似性质60

4.4模型的Monte-Carlo模拟63

4.4.1模型的Monte-Carlo模拟方法63

4.4.2模型的Monte-Carlo模拟实例63

4.5多维时间序列的相依模型73

4.5.1多维时间序列相依模型构建73

4.5.2多维模型的三阶段准极大似然参数估计74

4.5.3多维模型的Monte-Carlo模拟方法75

4.6模型的应用研究76

4.6.1数据及其统计描述76

4.6.2边缘分布的确定77

4.6.3收益率序列短期条件相依关系83

4.6.4收益率序列间的同期相依关系86

4.6.5模型的x2检验和比较91

4.7本章小结93

第5章基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究95

5.1基于VAR-Copula模型的股市价量相依结构研究97

5.1.1研究方法97

5.1.2Copula函数模型的估计与检验99

5.1.3价量相依结构的实证分析100

5.1.4结果分析116

5.2基于ARMA-GARCH-Copula模型的沪深股市价量相依结构研究118

5.2.1ARMA-GARCH-Copula模型的建立118

5.2.2沪深股市的价量相依结构实证分析120

5.2.3结果分析132

5.3本章小结133

第6章其他几个相依结构模型135

6.1基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型135

6.1.1Copula-NAGARCHSK-M模型135

6.1.2Copula-TARCHSK-M模型139

6.2时间序列向量的同期相依关系Copula函数模型141

6.2.1时间序列向量相依结构模型的构造方法141

6.2.2模型的参数估计143

6.3相依结构熵及联合熵的分解144

6.3.1相依结构熵的定义和性质144

6.3.2多维相依结构熵148

6.4基于Copula-TARCHSK-M相依性模型的应用148

6.4.1数据及其统计描述148

6.4.2边缘序列的TARCHSK-M模型建立149

6.4.3沪深两市指数对数收益率、高阶矩相依结构参数估计157

6.4.4模型拟合优度检验158

6.4.5结语159

6.5本章小结159

参考文献161