1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、学习和巩固ARIMA模型、GARCH模型等时间序列方法；2、学习copula函数理论及其相关应用；3、在不同时间尺度下，对沪深股市的股票收益率进行时间序列分析；4、对比分析不同时间尺度下GARCH模型中的Copula函数选取。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文以GARCH模型的Copula函数选取为研究对象，对沪深股市的股票收益率进行实证分析。首先，对股票的日收益、周收益和月收益建立GARCH模型；然后，引入Copula技术建立Copula-GARCH模型，描述序列之间的相关结构；最后，对不同时间跨度下的收益率数据进行模型拟合以及预测分析。在分析中，着重比较不同时间跨度下GARCH模型中的Copula函数选取，以及模型的拟合效果；并从模型原理、步骤、结果等方法进行分析。
3. 主要参考文献
[1]熊健, 王丽. 基于t-Copula-GARCH-t模型的中国股票市场风险分析[J]. 广州大学学报(自然科学版), 2012, 11(5): 1-5.[2]魏捷, 王冬梅, 李威. 基于GARCH模型的上证综合指数VaR计算[J]. 统计与决策, 2010, (23): 135-137.[3]韦艳华, 张世英. Copula理论及其在金融分析上的应用[M]. 北京: 清华大学出版社, 2008.[4]段琼洁, 单薇. 基于Copula-GARCH模型的上证股指行业板块相关性研究[J]. 河南科学, 2011, 29(11): 1286-1291.[5]Cai H.J., Huang S., Chun W., Ying W. Copula-GARCH Analysis of Chinese Stock Market Dependence Structure[C]. In: Tan H. (eds) Technology for Education and Learning. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2012,136. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/978-3-642-27711-5_78.[6]Ling X., Dhesi G. Dependence structure analysis using Copula-GARCH model: An application to UK and US stock markets[EB/OL]. http://www.researchgate.net/publication/299656834_Dependence_structure_analysis_using_Copula-GARCH_model_An_application_to_UK_and_US_stock_markets, 2017-01-06.
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