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基于copula理论与EVT-SV模型的金融市场VaR测度研究的开题报告
一、研究背景与意义
金融市场风险一直是金融研究的热点问题。在金融市场中，随着投资品种的不断增多，市场的复杂性越来越高，风险的特征也更加复杂多变。因此，对于金融市场的风险测度，人们要求越来越高。
VaR（ValueatRisk）是金融风险管理领域的一项重要概念，用于表示投资组合或给定资产的在风险承受水平下的最大可能损失额。由于VaR经历了金融危机的洗礼之后，其测度的准确性和有效性受到极大的质疑。因此，需要不断探索新的VaR测度方法，提高VaR的准确性和稳健性，使得金融市场可以更加科学地管理风险。
Copula理论和EVT-SV模型是近年来经典的金融风险测度方法。Copula理论被广泛应用于金融风险测度中，可以用于分析多维资产的相关性关系，从而提高VaR的精度，而EVT-SV模型则可以用于在时间序列的背景下估计极值风险，从而更加准确地确定VaR。因此，基于Copula理论与EVT-SV模型的金融市场VaR测度研究具有十分重要的理论和实践意义。
二、研究内容
1.回顾VaR的基础理论与方法，介绍Copula理论和EVT-SV模型的基本原理和应用。
2.探讨Copula理论在金融风险测度中的应用，并分析Copula理论在多维资产中的优势。
3.理论分析EVT-SV模型在VaR测度中的作用，结合实例分析应用EVT-SV模型的方法和步骤。
4.对基于Copula理论与EVT-SV模型的VaR测度方法进行实证分析，对比不同方法的测度结果，评估这些方法的准确性和稳健性。
5.基于实证分析的结果，提出适合于不同投资组合和市场状况的VaR测度方法，为金融市场的风险管理提供有效的决策支持。
三、研究方法
本研究主要采用文献分析与案例分析相结合的方法，具体分为以下几个步骤：
1.查阅VaR测度领域的相关文献，系统地理解VaR测度的基础理论和方法。
2.研究Copula理论和EVT-SV模型的基本原理与应用，并探索这两种方法在金融风险测度中的作用。
3.采用实例分析的方法结合实际市场情况，对基于Copula理论与EVT-SV模型的VaR测度方法进行应用研究。
4.对实证分析的结果进行总结和评估，分析不同方法的优缺点。
5.提出适合于不同投资组合和市场状况的VaR测度方法，为金融市场的风险管理提供有效的决策支持。
四、研究预期结果
1.对Copula理论和EVT-SV模型在金融风险测度中的应用进行深入研究，探索这两种方法的优势和缺陷。
2.对基于Copula理论与EVT-SV模型的VaR测度方法进行实证分析，评估这些方法的准确性和稳健性。
3.提出适合于不同投资组合和市场状况的VaR测度方法，为金融市场的风险管理提供科学决策的支持。
五、论文结构
本文研究内容涵盖以下几个方面：
第一章：绪论。介绍VaR测度的研究背景和意义，阐述研究的目的和意义，综述国内外关于VaR测度的研究现状和进展。
第二章：VaR的基础理论与方法。对VaR的定义、计算公式、置信水平等基本概念进行详细介绍，并对目前常用的VaR测度方法进行比较和总结。
第三章：Copula理论在金融风险测度中的应用。阐述Copula理论的基本理论和应用，并探讨其在金融风险测度中的作用。
第四章：EVT-SV模型在VaR测度中的应用。对EVT-SV模型的基本思想和理论进行介绍，并探讨其在VaR测度中的应用。
第五章：基于Copula理论与EVT-SV模型的VaR测度方法的应用研究。通过案例分析的方法，对不同VaR测度方法进行比较，评估这些方法的准确性和稳健性。
第六章：结论和展望。总结本文的研究成果，提出进一步研究的方向和展望。