这本书其实是作者的一篇博士论文。
只有这一篇博士论文：《基于COPULA理论的金融风险相依结构模型及应用研究》
作者都是：易文德
论文目录与出版书籍的目录也基本一致
这是博士论文的目录：
摘要 7-9
Abstract 9-10
第1章 绪论 15-27
1.1 研究问题和意义 15-16
1.2 国内外研究现状 16-22
1.2.1 时间序列的建模研究 16-17
1.2.2 Copula理论研究 17-19
1.2.3 基于Copula理论的相依结构模型 19-20
1.2.4 相关性传统分析方法的不足与缺陷 20-21
1.2.5 基于Copula函数研究相依关系的优越性 21-22
1.3 本文的主要工作和创新点 22-25
1.3.1 本文的主要工作 22-24
1.3.2 本文的创新点 24-25
1.4 本文的研究方法和技术路线 25-27
1.4.1 本文的研究方法 25-26
1.4.2 本文的技术路线 26-27
第2章 Copula理论及其在金融风险分析中的应用 27-44
2.1 Copula函数理论 27-31
2.1.1 Copula函数的定义和定理 27-29
2.1.2 Copula函数的基本性质 29
2.1.3 几类Copula函数 29-31
2.2 相依结构及一致性相依测度 31-38
2.2.1 几种重要的一致性测度 32-35
2.2.2 尾部的几个条件概率和条件期望 35-38
2.3 Copula理论在金融风险管理中的应用 38-43
2.3.1 相关的时间序列分析知识 39-40
2.3.2 Copula函数与时间序列模型 40-42
2.3.3 Copula函数与风险管理 42-43
2.4 本章小结 43-44
第3章 Copula模型构建方法及参数估计性质 44-55
3.1 Copula模型的构建步骤方法 44-51
3.1.1 边缘分布的确定 44-46
3.1.2 Copula函数模型的确定 46-51
3.2 马尔科夫(Markov)时间序列模型及参数估计性质 51-53
3.2.1 一阶马尔科夫时间序列模型 51-52
3.2.2 二阶段准极大似然参数估计性质 52-53
3.3 本章小结 53-55
第4章 基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型 55-90
4.1 基于Copula函数二维时间序列相依模型的构建 56-57
4.2 模型参数的估计及其参数估计的性质 57-67
4.2.1 模型参数估计的三阶段极大似然方法 57-59
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 59-60
4.2.3 三阶段准极大似然估计的一致性和近似正态性 60-67
4.3 三阶段估计过程中Copula模型的选择及准参数似然比统计量的近似性质 67-72
4.3.1 Copula模型选择方法 67-69
4.3.2 参数准似然比统计量(PPLR)的近似性质 69-72
4.4 模型的Monte-Carlo模拟 72-77
4.4.1 模型的Monte-Carlo模拟方法 72-73
4.4.2 模型的Monte-Carlo模拟实例 73-77
4.5 多维时间序列的相依模型 77-80
4.5.1 多维时间序列相依模型构建 77
4.5.2 多维模型的三阶段准极大似然参数估计 77-79
4.5.3 多维模型的Monte-Carlo模拟方法 79-80
4.6 模型的应用研究 80-89
4.6.1 数据及其统计描述 80
4.6.2 边缘分布的确定 80-84
4.6.3 收益率序列短期条件相依关系 84-86
4.6.4 收益率序列间的同期相依关系 86-87
4.6.5 模型的x~2检验和比较 87-89
4.7 本章小结 89-90
第5章 基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究 90-114
5.1 基于VAR-Copula模型的股市价量相依结构研究 91-104
5.1.1 研究方法 91-93
5.1.2 Copula函数模型的估计与检验 93-95
5.1.3 价量相依结构的实证分析 95-102
5.1.4 结果分析 102-104
5.2 基于ARMA-GARCH-Copula模型的沪深股市价量相依结构 104-113
5.2.1 ARMA-GARCH-Copula模型的建立 104-106
5.2.2 沪深股市的价量相依结构实证分析 106-112
5.2.3 结果分析 112-113
5.3 本章小结 113-114
第6章 其他几个相依结构模型 114-127
6.1 基于高阶矩波动和Copula函数的相依性模型 114-119
6.1.1 Copula-NAGARCHSK-M模型 114-117
6.1.2 Copula-TARCHSK-M模型 117-119
6.2 时间序列向量的同期相依关系Copula函数模型 119-122
6.2.1 时间序列向量相依结构模型的构造方法 119-121
6.2.2 模型的参数估计 121-122
6.3 相依结构熵及联合熵的分解 122-125
6.3.1 相依结构熵的定义和性质 122-125
6.3.2 多维相依结构熵 125
6.4 本章小结 125-127
第7章 总结与展望 127-133
7.1 论文工作总结 127-130
7.1.1 Copula理论及其应用 127-128
7.1.2 Copula模型的构建方法和参数估计 128
7.1.3 基于Copula函数的金融时间序列相依结构模型 128-129
7.1.4 基于Copula函数模型的股价与交易量相依结构研究 129-130
7.1.5 其他几个相依结构模型 130
7.2 研究展望 130-131
7.2.1 三阶段半参数极大似然估计方法参数估计的有关性质 130-131
7.2.2 高阶马尔科夫时间序列模型 131
7.2.3 时变Copula模型 131
7.2.4 应用研究方面 131
7.3 结束语 131-133
致谢 133-134
参考文献 134-148
攻读博士学位期间发表的论文和参加的科研工作
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