声明
摘要
1.绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题的提出
1.1.3 研究意义
1.2 国内外研究现状与评述
1.2.1 投资组合风险度量及优化模型相关研究
1.2.2 Copula模型相关研究
1.2.3 文献评述
1.3 研究内容与思路
1.4 研究方法
1.5 本文研究特色
2.Copula模型与投资组合优化方法与理论
2.1 收益率分布与波动聚集理论
2.1.1 ARCH及GARCH模型简介
2.1.2 非对称GARCH及其扩展模型
2.2 联合分布建模与Copula函数理论
2.2.1 Copula函数简介
2.2.2 基于Copula函数的相关性分析及常用二元Copula函数
2.2.3 条件Copula
2.2.4 Copula模型的参数估计
2.3 高维非线性相关结构建模与Vine Copula模型
2.3.1 基于Pair Copula的多元Copula函数分解
2.3.2 Vine Copula模型的分解结构
2.3.3 Vine Copula模型的结构选择与参数估计
2.4 风险测度ES的计量与蒙特卡洛模拟
2.4.1 投资组合风险测度相关定义
2.4.2 基于蒙特卡洛模拟的VaR与ES计算
2.4.3 投资组合风险度量的返回检验
2.5 基于均值-ES的投资组合优化方法
2.6 本章小结
3.基于R-Vine Copula的投资组合风险度量实证研究
3.1 数据的选取与描述
3.1.1 数据的选取与处理
3.1.2 描述性统计分析
3.1.3 分布特征检验
3.2 基于TGARCH模型的收益率边际分布
3.2.1 模型设定及参数估计
3.2.2 估计结果检验
3.3 基于R-Vine Copula模型的联合分布建模
3.4 投资组合风险测度ES的度量
3.4.1 基于R-Vine Copula模型的投资组合风险度量
3.4.2 预测结果的准确性与稳健性检验
3.5 本章小结
4.基于均值-ES算法的投资组合优化
4.1 投资组合的单期静态优化
4.2 基于均值-ES的投资组合动态优化
4.3 投资组合优化在牛、熊市不同表现比较
4.3.1 投资组合优化在牛市的表现
4.3.2 投资组合优化在熊市的表现
4.4 本章小结
5.结论与展望
5.1 结论
5.2 局限性及展望
参考文献
后记
致谢
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