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| 內容簡介： |
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20世纪90年代以来，在经济全球化的背景下，危机传染成为金融危机的显*特征，而美国次贷危机的爆发，*是将危机传染的多米诺骨牌效应展现得淋漓尽致。于文华、魏宇编*的《资产组合风险模型测度精度--基于危机传染背景下的比较研究》将以金融传染为一条贯穿始终的研究主线，以时变Copula-EVT模型为主要技术手段，刻画市场间的尾部极值动态相依关系，并通过进一步构建VaR模型和ES模型作为核心研究方法，从不同角度对各类风险模型的测度精度进行全方位的对比分析，*后结合金融市场的现实环境，提出相应的对策和政策建议。
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 选题背景及文献综述
1.1.1 关于金融相关性的研究
1.1.2 关于尾部极值风险传导效应的研究
1.1.3 关于风险测度模型
1.1.4 关于组合风险模型测度效果的对比研究
1.1.5 关于金融危机传染的研究
1.2 问题的提出及拟解决的关键问题
1.2.1 问题的提出
1.2.2 拟解决的关键问题
1.3 本书的主要研究内容与结构
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 本书结构安排
第2章 金融时间序列的特征分析及检验方法
2.1 金融时间序列的特征分析方法
2.1.1 偏度Skewness
2.1.2 峰度Kurtosis
2.2 有关金融时间序列的检验方法
2.2.1 J-BJarque-Bera检验
2.2.2 Ljung-BoxQ·检验统计量
2.2.3 L-M检验
2.2.4 Kolmogorov-Smirnov检验
2.2.5 BDS检验
2.3 本章小结
第3章 构建时变Copula-EVT模型的数理基础
3.1 Copula理论
3.1.1 时变Copula函数
3.1.2 Copula函数的参数估计方法
3.1.3 Copula模型的检验方法与评价方法
3.2 极值理论
3.2.1 POT模型
3.2.2 GPD的门槛值选择
3.3 时变Copula-EVT模型的构建过程
3.4 本章小结
第4章 金融危机传染对极值风险传导的影响
4.1 股指收益序列的描述性统计
4.2 构建时变Copula-EVT模型
4.2.1 获取各股指收益的标准残差序列
4.2.2 EVT极值模型的参数估计及边缘分布检验结果
4.2.3 四类时变Copula函数的参数估计结果
4.3 运用格兰杰因果检验分析股市风险传递的方向
4.4 危机传染对股市尾部极值风险传导效应的影响分析
4.5 本章小结
第5章 资产组合VaR测度值的计算及后验分析
5.1 风险价值VaR的计算及其特征
5.2 DCC-GARCH-VaR
5.3 基于时变Copula-EVT模型的资产组合动态极值VaR测度方法
5.4 资产组合风险价值VaR的后验分析
5.5 二元资产组合动态极值VaR测度结果及后验分析
5.5.1 二元组合多头头寸的VaR测度后验分析
5.5.2 二元组合空头头寸的VaR测度后验分析
5.6 多元资产组合动态极值VaR测度的后验分析结果
5.7 本章小结
5.7.1 次贷危机爆发后，时变Copula-EVT-VaR风险模型测度精度的变化状况
5.7.2 DCC-GARCH-VaR模型与时变Copula-EVT-VaR模型的比较
5.7.3 边缘分布对时变Copula-VaR模型的影响
5.7.4 不同类型时变Copula函数对VaR风险价值模型的影响
第6章 资产组合ES测度值的计算及后验分析
6.1 预期损失ES风险测度
6.2 ES的后验分析
6.3 二元资产组合动态极值ES测度及后验分析
6.3.1 二元资产组合多头头寸的动态极值ES测度的后验分析结果
6.3.2 二元资产组合空头头寸的动态极值ES测度的后验分析结果
6.4 多元资产组合动态极值ES测度的后验分析结果
6.5 本章小结
6.5.1 DCC-GARCH-ES模型与时变Copula-EVT-ES模型的比较
6.5.2 次贷危机爆发后时变Copula-EVT-ES风险模型测度精度的变化状况
6.5.3 边缘分布对时变Copula-EVT-ES模型的影响
6.5.4 不同类型时变Copula函数对ES风险模型的影响
第7章 危机传染背景下的金融风险管理建议
7.1 对投资组合风险管理的启示
7.1.1 密切关注金融风险的动态特征
7.1.2 根据金融实际科学选择投资组合及其风险测度模型
7.1.3 VaR模型与ES模型结合运用
7.2 对防范金融危机传染的建议
7.2.1 健全国际金融风险的预警、监控和防范体系
7.2.2 加强中国系统性风险的宏观审慎监管
7.2.3 推进金融与贸易的适度多元化
7.2.4 促进金融监管的国际交流与合作
7.3 本章小结
第8章 本书结论
8.1 主要研究工作和结论
8.2 研究意义及应用价值
8.3 创新点
参考文献
后记
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