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1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究方法及主要研究内容
1.3.1 研究方法
1.3.2 主要研究内容
2 小波分析方法概述
2.1 小波函数
2.2 多分辨分析
2.2.1 分解
2.2.2 Mallat重构算法
2.3 小波阈值去噪
2.3.1 阈值函数的选取
2.3.2 阈值函数的估计
3 金融时间序列的边缘分布
3.1 GARCH类模型
3.2 随机波动模型
4 时变Copula模型及相关性分析
4.1 时变Copula模型
4.1.1 Copula函数相关理论
4.1.2 时变Copula函数
4.1.3 参数估计
4.1.4 模型的检验与评价
4.2 基于Copula函数的相关性测度
4.2.1 一致性和相关性测度
4.2.2 尾部相关测度
5 实证研究
5.1 股票数据的来源及预处理
5.1.1 数据描述
5.1.2 平稳性检验
5.1.3 ARCH效应检验
5.2 收益率序列的小波分析
5.2.1 小波去噪
5.2.2 小波多尺度分解
5.3 基于小波分解的边缘分布拟合
5.4 时变Copula模型的构建
5.5 时变相依性的度量
5.5.1 时变相关图
5.5.2 重构相关系数进行检验
5.6 结论
6 总结与展望
参考文献
附 录
攻读硕士期间发表论文情况
致 谢
山东科技大学;