Copula与EVT在中国股市VaR估计中的实证研究的开题报告题目：Copula与EVT在中国股市VaR估计中的实证研究研究背景和意义：ValueatRisk（VaR）是投资组合风险管理的一种广泛使用的方法。而中国的股市波动性较大，VaR估计的准确性也就显得尤为重要。传统的VaR估计方法主要使用了正态分布、历史模拟等方法，但这些方法无法精确捕捉fat-tail和极端风险。近年来，Copula和ExtremeValueTheory（EVT）等方法在风险管理领域得到了广泛应用。因此，本研究旨在探究Copula和EVT在中国股市VaR估计中的效果，并且对于中国股市风险管理提出可行性建议。研究内容与方法：本研究将分为以下几个方面进行：1.了解中国股市的有关历史数据，并初步统计其波动性。2.对于常见的VaR估计方法进行了解和分析，比较不同方法的优缺点。3.研究Copula的基本原理和应用，并在中国股市数据上进行实证研究。4.研究EVT的基本原理和应用，并在中国股市数据上进行实证研究。5.将Copula和EVT与传统方法进行比较，并提出可行性建议。在研究方法上，本研究将采用文献学习、理论分析和实证研究等方法。研究预期结果：本研究预计能够得出以下几个方面的结果：1.通过比较不同VaR估计方法的优缺点，确定最适合中国股市VaR估计的方法。2.通过实证研究，探究Copula和EVT在中国股市VaR估计中的效果，并对比传统方法的优劣点。3.在总结实证研究结论的基础上，提出对于中国股市风险管理的可行性建议。4.为中国股市的投资者提供更加准确的风险管理策略，有助于降低风险和提高收益。研究意义：本研究将对于中国股市的风险管理提供有益的实证研究结果和可行性建议，有助于提高风险管理和投资决策的准确性和可靠性。同时为VaR估计方法的创新和进一步发展提供借鉴和参考。