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