Copula理论及其在保险中的应用

论文摘要

本文主要研究Copula理论及其在中国保险市场中的应用。中国保险业是一个刚起步不久的行业,历经了几次重大的改革,逐步趋于完善和规范。本文在研究Copula理论之余,将其应用到中国的保险市场中,研究中国保险市场各险种之间的相关性。本文所做的工作可以归纳为以下几点：1、回顾Copula理论的发展历程,介绍其研究现状及在金融时间序列分析的应用中取得的成果。介绍中国保险业的发展现状,阐明中国保险业发展过程中存在的问题及与世界上成熟的保险市场间的差距。2、深入探讨Copula理论,系统研究Copula在相关性度量中的应用,介绍几种重要的Copula,分析他们在相关性度量方面的特点。3、研究Copula在多变量间的相关性度量中的应用,建立两种基于Copula的多变量间的相关系数：拟Kendall相关系数和多维尾部相关系数。在此过程中,推导阿基米德族Copula的统一的分布函数。4、总结Copula模型构建的方法,包括建模过程中的参数的估计方法：一步估计法和两部估计法,及最优Copula的选择。5、依据Copula理论及所构建Copula模型,利用1999年以来中国保险业经营数据,对中国的保险市场进行分析,研究中国保险市场的几种主要险种间的相关性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 论文的背景
• 1.1.1 Copula理论发展的历史及现状
• 1.1.2 中国保险业发展的历史及趋势
• 1.2 本文研究的目的及意义
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 Copula概述
• 2.1 Copula的基本性质
• 2.1.1 Copula的定义
• 2.1.2 Copula性质简介
• 2.2 基于Copula函数的二维相关性度量
• 2.2.1 秩相关系数
• 2.2.2 尾部相关系数
• 2.3 几种重要的Copula及其性质研究
• 2.3.1 椭圆族（Elliptical）Copula
• 2.3.2 阿基米德（Archimedean）族Copula
• 2.3.3 Marshall-Olkin族Copula
• 第3章 基于Copula的多变量间的相关性度量
• 3.1 拟Kendall相关系数研究
• 3.1.1 三维的拟Kendall相关系数性质研究
• 3.1.2 四维的拟Kendall相关系数性质研究
• 3.2 高维尾部相关系数
• 第4章 Copula模型的构建
• 4.1 Copula模型的参数估计
• 4.1.1 一步估计法
• 4.1.2 两步估计法
• 4.2 最优Copula的选择
• 4.2.1 图形检测方法
• 4.2.2 解析方法
• 第5章 Copula模型在中国保险市场的实证研究
• 5.1 数据的处理
• 5.2 参数的估计
• 5.2.1 一步法估计参数值
• 5.2.2 两步法估计参数值
• 5.3 结果分析
• 第6章 结论
• 参考文献
• 致谢