易文德所著的《基于Copula理论的金融风险相依结构模型及应用》以概率统计理论、时间序列理论、Copula函数理论、金融学为基础，以计算机技术为工具，以系统工程理论与方法为指导，采用理论研究与实证分析相结合、定性分析与定量分析相结合的研究方法。在现有的风险相依关系理论的基础上，结合Copula函数理论，考虑时间序列两类主要的相依关系建立风险相依结构模型，研究模型参数的估计方法、参数估计的性质以及模型的拟合优度检验方法，改进组合资产风险测度的度量方法，结合金融市场相依结构研究的需要，对金融市场进行实证分析。

相依性研究是金融风险领域中的一个重要问题，组合投资、资产定价、波动的传导和风险管理等问题都涉及相依性研究。《基于Copula理论的金融风险相依结构模型及应用》在考虑金融时间序列波动特点的基础上，建立了几个基于Copula理论的模型以研究金融时间序列之间的相依结构，研究了模型参数估计的性质和模型选择等问题，并把Copula模型应用于金融时间序列相依结构的研究分析上。《基于Copula理论的金融风险相依结构模型及应用》由易文德所著。

摘要

第1章 绪论

 1.1 研究的问题与研究的意义

 1.2 国内外研究现状

1.2.1 时间序列的建模研究

1.2.2 Copula理论研究

1.2.3 基于Copula理论的相依结构模型

1.2.4 相关性传统分析方法的不足与缺陷

1.2.5 基于Copula函数研究相依关系的优越性

 1.3 本书的研究方法和技术路线

1.3.1 本书的研究方法

1.3.2 本书的技术路线

第2章 Copula理论及其在金融风险分析中的应用

 2.1 Copula函数理论

2.1.1 Copula函数的定义和定理

2.1.2 Copula函数的基本性质

2.1.3 几类Copula函数

 2.2 相依结构及一致性相依测度

2.2.1 几种重要的一致性测度

2.2.2 尾部的几个条件概率和条件期望

 2.3 Copula理论在金融风险管理中的应用

2.3.1 相关的时间序列分析知识

2.3.2 Copula函数与时间序列模型

2.3.3 Copula函数与风险管理

 2.4 本章小结

第3章 Copula模型构建方法及参数估计性质

 3.1 Copula模型的构建步骤方法

3.1.1 边缘分布的确定

3.1.2 Copula函数模型的确定

 3.2 马尔科夫(Markov)时间序列模型及参数估计性质

3.2.1 一阶马尔科夫时间序列模型

3.2.2 二阶段准极大似然参数估计性质

 3.3 本章小结

第4章 基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型

 4.1 基于Copula函数二维时间序列相依模型的构建

 4.2 模型参数的估计及其参数估计的性质

4.2.1 模型参数估计的三阶段极大似然方法

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

4.2.3 三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性

 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

4.3.1 Copula模型选择方法

4.3.2 参数准似然比统计量(PPLR)的近似性质

 4.4 模型的Monte-Carlo模拟

4.4.1 模型的Monte-Carlo模拟方法

4.4.2 模型的Monte-Carlo模拟实例

 4.5 多维时间序列的相依模型

4.5.1 多维时间序列相依模型构建

4.5.2 多维模型的三阶段准极大似然参数估计

4.5.3 多维模型的Monte-Carlo模拟方法

 4.6 模型的应用研究

4.6.1 数据及其统计描述

4.6.2 边缘分布的确定

4.6.3 收益率序列短期条件相依关系

4.6.4 收益率序列间的同期相依关系

4.6.5 模型的X2检验和比较

 4.7 本章小结

第5章 基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究

 5.1 基于VAR-Copula模型的股市价量相依结构研究

5.1.1 研究方法

5.1.2 Copula函数模型的估计与检验

5.1.3 价量相依结构的实证分析

5.1.4 结果分析

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

5.2.1 ARMA-GARCH-Copula模型的建立

5.2.2 沪深股市的价量相依结构实证分析

5.2.3 结果分析

 5.3 本章小结

第6章 其他几个相依结构模型

 6.1 基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型

6.1.1 Copula-NAGARCHSK-M模型

6.1.2 Copula-TARCHSK-M模型

 6.2 时间序列向量的同期相依关系Copula函数模型

6.2.1 时间序列向量相依结构模型的构造方法

6.2.2 模型的参数估计

 6.3 相依结构熵及联合熵的分解

6.3.1 相依结构熵的定义和性质

6.3.2 多维相依结构熵

 6.4 基于Copula-TARCHSK-M相依性模型的应用

6.4.1 数据及其统计描述

6.4.2 边缘序列的TARCHSK-M模型建立

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

6.4.4 模型拟合优度检验

6.4.5 结语

 6.5 本章小结

参考文献