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基于Pair-Copula法构建髙维相依结构及实证分析

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基于Pair-Copula法构建髙维相依结构及实证分析
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-9 页
第一章 绪论第9-12 页
  · 引言第9-11 页
  · 文章结构第11-12 页
第二章 Copula 理论概述第12-29 页
  · 基本定义和定理第12-16 页
  · 相关性第16-21 页
    · 线性相关性第16-17 页
    · Kendall’s τ第17-19 页
    · Spearman’s ρ第19-20 页
    · 一致性测度第20-21 页
  · 尾部相关性第21-22 页
  · 几个常见的Copula 介绍第22-29 页
    · 阿基米德 Copulas第22-26 页
    · 椭圆Copula 类第26-27 页
    · 其他类型的Copula 类第27-29 页
第三章 二元最优 Copula 的选择方法第29-42 页
  · 选择最优copula 的方法回顾第29-30 页
  · Bayes 模型选择方法第30-32 页
    · 似然值pr ( Hl | D , I )第30-32 页
    · 先验值第32 页
    · 归一化第32 页
  · 实证研究第32-42 页
    · 研究对象和数据第33-34 页
    · 数据预处理第34-35 页
    · 数据分析第35-36 页
    · 参数估计第36-38 页
    · 模型检验第38-40 页
    · 尾部相关性第40-41 页
    · 二维Copula 的不足第41-42 页
第四章 髙维相依结构的构建方法第42-56 页
  · 多元 Copula 模型第42-43 页
  · 多元 Copula 的构造方法第43-48 页
    · 多元 Copula 的传统构造方法第43-45 页
    · 多元 Copula 的 Pair Copula 构造方法第45-48 页
  · 实证分析第48-56 页
    · 数据选取第48-49 页
    · 数据预处理第49 页
    · 选择二元最优 Copula第49-54 页
    · 四维密度函数第54-56 页
结论第56-58 页
参考文献第58-61 页
致谢第61-62 页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第62页

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