第1章 导论

1.1 本专著研究背景

1.2 相关研究综述

1.3 本专著意义

1.4 本专著的主要工作

第2章 相关理论介绍

2.1 传统的投资组合理论

2.2 VaR与CVaR对风险的度量

2.3 Copula对依赖关系的度量

2.4 非参的相关理论

2.5 ARCH—GARCH类模型

第3章 参数模型下基于Copula—CVaR的风险度量

3.1 指数分布

3.2 混合指数分布

3.3 正态分布

3.4 t分布

3.5 对数正态分布

3.6 Gamma分布

3.7 广义Pareto分布

3.8 一般分析方法

第4章 参数模型下基于Copula—CVaR的资产配置研究

4.1 基于CVaR约束的投资组合模型

4.2 均值—CVaR投资组合前沿模型

4.3 正态分布

4.4 指数分布

4.5 对数正态分布

4.6 Gamma分布

4.7 广义Pareto分布

第5章 非参下基于Copula—CVaR的资产配置研究

5.1 单变量情形

5.2 双变量情形

5.3 多变量情形

5.4 基于人工神经网络配置资产

第6章 半参下基于Copula—CVaR的资产配置研究

6.1 分段核平滑

6.2 厚尾修正的Copula

6.3 Copula估计与CVaR的计算

6.4 与ARCH—GARCH类模型的结合分析

第7章 投资组合实例分析

7.1 数据简要介绍

7.2 数据的平稳性和长记忆性

7.3 分布假设

7.4 核平滑

7.5 Frank Copula估计

7.6 CVaR估计

7.7 资产配置问题

7.8 随机模拟分析

第8章 其他应用与扩展

8.1 我国保险行业尾部依赖风险研究

8.2 基于尾部依赖的保险业系性风险分析

8.3 基于时变Copula—SV模型投资组合风险度量

第9章 总结与建议

9.1 总结

9.2 建议

参考文献

主要程序附录