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Copula界的理論研究及其在多元VaR界中的應用 版權信息
- ISBN：9787509594315
- 條形碼：9787509594315 ; 978-7-5095-9431-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Copula界的理論研究及其在多元VaR界中的應用 內容簡介
本書系統歸納了相關性度量方法以及相關性信息對copula界的收窄作用, 并將相關性信息和copula界應用于VaR界的計算中。基礎理論研究和實證應用相結合是本文的一大特點, 利用Gini相關系數推導出一個新的copula界, 提出了判定copula對角函數集上界的新方法, 通過大量的實證案例闡釋研究結論在實踐中的具體應用。
Copula界的理論研究及其在多元VaR界中的應用 目錄
第1章 緒論
1.1 選題背景及研究意義
1.2 研究現狀
1.3 研究思路和結構安排
1.4 研究內容與創新之處
第2章 相關性度量之間的比較
2.1 相關性概述
2.2 相關性度量方法
2.3 相關性度量之間的比較
2.4 實證分析
2.5 本章小結
第3章 Copula函數簡介
3.1 Copula函數和Sklar定理
3.2 常用的Copula函數
3.3 二元Copula變量的隨機模擬
3.4 Chi-plot形狀與Copula結構之間的比較
3.5 Copula模型應用案例
3.6 本章小結
第4章 相關性信息對Copula界的收窄作用
4.1 Frechet—Hoeffding界
4.2 已知C(a，b)=theta時的Copula界
4.3 已知相關系數時的Copula界
4.4 已知多個相關信息時的Copula界
4.5 相關性和Copula函數在應用中的幾個誤區
4.6 本章小結
第5章 Copula對角函數及其界的研究
5.1 Copula對角函數的意義及研究現狀
5.2 對角Copula函數集
5.3 對角Copula函數集的界
5.4 簡單Copula對角函數
5.5 尾部相關系數
5.6 本章小結
第6章 應用極值理論和Copula模型估算VaR
6.1 VaR的基本概念
6.2 VaR的計算方法
6.3 分布函數的估計
6.4 多元隨機變量的Monte Carlo模擬
6.5 VaR的實證研究
6.6 本章小結
第7章 應用Copula界估算VaR的界
7.1 VaR界的研究現狀
7.2 二元隨機變量和的邊界
7.3 n元隨機變量和的邊界
7.4 數值方法求解隨機變量和的邊界
7.5 Copula函數下界匯總
7.6 二元VaR界的實證分析
7.7 多元變量的VaR界
7.8 本章小結
總結與展望
參考文獻
附錄
附錄1 第2章各種相關系數的計算
附錄2 第2章相關性的定性描述
附錄3 第2章Chi-plot和K-plot
附錄4 第3章模擬生成Copula隨機樣本
附錄5 第6章應用極值理論和Copula模型估算VaR
附錄6 第7章已知Kendall相關系數計算VaR的界
附錄7 第7章多元風險正象限相依時的VaR界
展開全部
Copula界的理論研究及其在多元VaR界中的應用 作者簡介
王惠惠，女，山西洪洞人，中國人民大學統計學博士，北京農學院經濟管理學院副教授，碩士生導師；主要從事應用數理統計，農業技術經濟，畜牧業經濟等教學與研究工作；主講統計學、運籌學、計量經濟學、多元統計方法與應用等課程；主持北京市社科基金、北京市教委科研項目等。先后在《統計與決策》《統計與信息論壇》《數學的實踐與認識》《世界農業》等國內外核心刊物上發表論文十余篇。
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