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第一章 绪论 1

第一节 研究目的及意义 1

第二节 熵在金融领域的应用及发展 6

第三节 连接函数方法的应用及发展 10

第二章 连接函数理论 16

第一节 相关性研究 16

第二节 连接函数的定义 19

第三节 连接函数的基本分类 21

附录一 连接函数生成 27

第三章 熵函数及熵市场 30

第一节 熵介绍 34

一 熵在热力学中的起源 34

二 信息论中的熵 35

第二节 熵优化原理 37

一 最大熵优化 37

二 最小叉熵优化 41

附录二 熵优化推导 46

第三节 熵与风险度量 49

一 基于熵的风险度量 52

二 熵和方差的统一 54

三 风险估计 56

第四节 熵市场假设 59

一 风险中性定价的理论框架 61

二 熵市场假设理论 65

附录三 熵市场假设例题 67

第四章 连接函数熵的相关性度量 69

第一节 连接函数熵的定义 69

第二节 相关性度量指标比较分析 71

第三节 连接函数熵的建立 74

一 边际分布 75

二 相关结构 76

三 连接函数熵的计算 77

第四节 市场相关程度度量 77

一 样本数据 79

二 二元连接函数熵 83

三 三元连接函数熵 87

四 比较分析 88

第五章 连接函数熵的优化问题 91

第一节 投资组合问题与熵优化 91

第二节 联合熵的优化问题 93

第三节 联合熵优化的对偶 95

第四节 连接函数熵优化 96

第六章 连接函数贝叶斯估计 101

第一节 贝叶斯方法及其应用 101

一 贝叶斯估计原理概述 103

二 贝叶斯先验分布与似然函数 105

第二节 连接函数贝叶斯方法 107

一 连接函数贝叶斯方法的有效性 107

二 连接函数贝叶斯估计的基本理论 108

第三节 CES函数的推导及转化 109

第四节 连接函数贝叶斯估计在投资期限研究中的应用 111

一 CAPM投资期限问题的提出 111

二 数据表述与描述性统计 113

三 投资期限模型的参数估计 115

四 对称连接函数似然函数 118

五 Archimedean-连接函数的似然函数 120

六 结果分析 122

结语 127

参考文献 129