目錄
第一部分 引言
第1章 導(dǎo)讀 3
1.1 背景部分 3
1.2 本書框架 4
1.3 本章小結(jié) 7
第2章 金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性研究 8
2.1 金融市場(chǎng)簡(jiǎn)介 8
2.2 金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性 11
2.3 股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性 13
2.4 大宗商品市場(chǎng)（期貨）的聯(lián)動(dòng)性 15
2.5 比特幣市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性 17
2.6 外匯市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)性 17
2.7 本章小結(jié) 19
第3章 金融危機(jī)傳染性研究 20
3.1 金融危機(jī)傳染基本定義 20
3.2 金融危機(jī)形成理論 22
3.3 金融危機(jī)傳染機(jī)制 23
3.4 金融危機(jī)傳染研究方法綜述 27
3.5 本章小結(jié) 31
第二部分 研究方法
第4章 Copula方法 35
4.1 基礎(chǔ)Copula介紹 35
4.2 時(shí)變Copula 40
4.3 Copula函數(shù)的極大似然估計(jì)方法 45
4.4 藤Copula 47
4.5 基于Copula方法的條件VaR模型 55
4.6 c-D-Copula模型 56
4.7 基于Copula的分位點(diǎn)相協(xié)回歸模型及其估計(jì) 57
4.8 本章小結(jié) 62
第5章 分位點(diǎn)回歸模型 63
5.1 常見分位點(diǎn)回歸模型 63
5.2 CAViaR模型 71
5.3 線性Expectile模型 76
5.4 TIR模型 79
5.5 TailCoR模型 81
5.6 本章小結(jié) 83
第6章 模型的變點(diǎn)檢測(cè) 84
6.1 研究背景 84
6.2 變點(diǎn)檢測(cè) 84
6.3 變點(diǎn)檢測(cè)在模型優(yōu)化中的應(yīng)用 89
6.4 本章小結(jié) 92
第7章 相依結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)化建模 93
7.1 馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型 93
7.2 變系數(shù)模型及其應(yīng)用 99
7.3 平滑轉(zhuǎn)換條件相關(guān)系數(shù)思想及應(yīng)用 104
7.4 局部多項(xiàng)式回歸思想及其金融應(yīng)用 109
7.5 傅里葉變換思想及其金融應(yīng)用 112
7.6 本章小結(jié) 115
第三部分 金融聯(lián)動(dòng)性實(shí)證分析
第8章 標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)和行業(yè)指數(shù)之間的依賴性和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)分析：有條件的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值方法 119
8.1 文獻(xiàn)綜述 119
8.2 數(shù)據(jù)來源 120
8.3 邊際模型結(jié)果 121
8.4 宏觀經(jīng)濟(jì)組成部分 123
8.5 馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換Copula模型估計(jì)結(jié)果 124
8.6 本章小結(jié) 132
第9章 高頻連漲（連跌）收益率的分位點(diǎn)格蘭杰因果檢驗(yàn)與CoVaR估計(jì) 134
9.1 文獻(xiàn)綜述 134
9.2 公式及模型 135
9.3 數(shù)據(jù)描述 138
9.4 連漲（連跌）收益率的平穩(wěn)性及擬合優(yōu)度檢驗(yàn) 138
9.5 分位點(diǎn)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 140
9.6 連跌收益率的條件VaR估計(jì) 142
9.7 本章小結(jié) 144
第10章 基于TV-Copula-X模型的金磚國(guó)家股指收益率與波動(dòng)率的動(dòng)態(tài)
相依關(guān)系 145
10.1 文獻(xiàn)綜述 145
10.2 模型和方法 146
10.3 數(shù)據(jù)和描述性分析 148
10.4 實(shí)證分析 150
10.5 本章小結(jié) 158
第11章 VIX對(duì)股票市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性影響的實(shí)證研究 159
11.1 文獻(xiàn)綜述 159
11.2 ST-VCopula模型的估計(jì)以及假設(shè)檢驗(yàn) 160
11.3 實(shí)證研究 161
11.4 本章小結(jié) 168
第12章 基于傅里葉變換的分位點(diǎn)相協(xié)模型研究 169
12.1 文獻(xiàn)綜述 169
12.2 利用時(shí)變qpr模型對(duì)金融危機(jī)傳染的實(shí)證檢驗(yàn) 171
12.3 本章小結(jié) 185
第四部分 金融危機(jī)傳染檢驗(yàn)實(shí)證分析
第13章 基于MVMQ-CAViaR方法的美國(guó)次貸危機(jī)傳染分析 189
13.1 文獻(xiàn)綜述 189
13.2 數(shù)據(jù)選取及處理 190
13.3 模型建立 191
13.4 全樣本分析 192
13.5 金融危機(jī)傳染分析 193
13.6 本章小結(jié) 196
第14章 馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換分位點(diǎn)回歸模型與金融危機(jī)傳染檢測(cè) 197
14.1 文獻(xiàn)綜述 197
14.2 馬爾可夫機(jī)制轉(zhuǎn)換分位點(diǎn)回歸模型 198
14.3 仿真研究 200
14.4 實(shí)證研究 202
14.5 本章小結(jié) 204
第15章 TIR-MIDAS模型及其在金融市場(chǎng)危機(jī)傳染中的應(yīng)用 205
15.1 引言與文獻(xiàn)綜述 205
15.2 TIR-MIDAS模型簡(jiǎn)介及變點(diǎn)檢測(cè)方法 206
15.3 基于TIR-MIDAS模型的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)金磚國(guó)家股票市場(chǎng)危機(jī)傳染與度量分析 212
15.4 本章小結(jié) 221
第16章 基于Copula函數(shù)變點(diǎn)分析的次貸危機(jī)傳染性研究 222
16.1 文獻(xiàn)綜述 222
16.2 模型和方法 222
16.3 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì) 223
16.4 實(shí)證分析 223
16.5 本章小結(jié) 226
第17章 基于非參數(shù)時(shí)變Copula模型的美國(guó)次貸危機(jī)傳染分析 238
17.1 文獻(xiàn)綜述 238
17.2 使用的模型及研究方法 230
17.3 數(shù)據(jù)分析及實(shí)證研究結(jié)果 232
17.4 本章小結(jié) 235
第18章 c-D-Copula模型構(gòu)建及其在金融危機(jī)傳染中的應(yīng)用 237
18.1 文獻(xiàn)綜述 237
18.2 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析 238
18.3 基于似然比統(tǒng)計(jì)量的變點(diǎn)檢測(cè)方法 239
18.4 變點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果 242
18.5 本章小結(jié) 244
第19章 基于R藤Copula變點(diǎn)模型的金磚四國(guó)金融危機(jī)傳染性與穩(wěn)定性檢驗(yàn) 245
19.1 文獻(xiàn)綜述 245
19.2 數(shù)據(jù)描述 246
19.3 全部數(shù)據(jù)的R藤Copula估計(jì)結(jié)果 248
19.4 R藤Copula變點(diǎn)檢測(cè)方法與檢測(cè)結(jié)果 252
19.5 本章小結(jié) 257
參考文獻(xiàn) 258