基于Copula函数的金融风险度量研究的任务书题目：基于Copula函数的金融风险度量研究背景：随着金融市场的发展和风险的增加，风险度量成为金融研究领域的一个重要课题。传统的风险度量方法在一定程度上存在一些局限性，例如不能捕捉不同资产之间的相关性，难以反映投资组合的复杂性和多样性等。Copula函数作为一种新兴的风险度量方法，已被广泛应用于金融风险管理和投资组合优化等方面。因此，本研究旨在探讨Copula函数在金融风险度量中的应用及其优缺点。研究目的：1.了解Copula函数的概念和特点；2.探究Copula函数在金融风险度量中的应用；3.分析Copula函数在金融风险度量中的优缺点。研究内容：1.Copula函数的概念和特点；2.Copula函数在金融风险度量中的应用；3.Copula函数在金融风险度量中的优缺点。研究方法：1.文献综述法：对Copula函数的概念、原理、应用等相关文献进行梳理和分析，为后续实证分析提供理论基础；2.实证分析法：基于实际金融数据，使用Copula函数进行风险度量，并与传统方法进行比较，探究Copula函数的优劣势；3.逻辑分析法：通过对比和总结，归纳Copula函数在金融风险度量中的优缺点，为后续研究提供参考。论文结构：1.绪论1.1研究背景和意义1.2研究现状和发展趋势1.3研究目的和内容1.4研究方法和论文结构2.Copula函数的基本概念和特点2.1Copula函数的定义和性质2.2Copula函数的分类2.3Copula函数与相关性的关系3.Copula函数在金融风险度量中的应用3.1Copula函数在VaR估计中的应用3.2Copula函数在投资组合优化中的应用3.3Copula函数在信用风险评估中的应用4.Copula函数在金融风险度量中的优缺点4.1Copula函数的优点4.2Copula函数的缺点4.3Copula函数的改进方向5.实证分析5.1数据来源和样本选择5.2实证模型构建和参数估计5.3对比分析及结果解释6.结论与展望6.1研究结论总结6.2研究不足和改进方向6.3研究展望和意义参考文献：[1]Cherubini,U.,&Luciano,E.(2002).Copulamethodsinfinance(Vol.83).JohnWiley&Sons.[2]Patton,A.J.(2006).Modellingasymmetricexchangeratedependence.InternationalEconomicReview,47(2),527-556.[3]Herrera,R.,&Davison,A.C.(2009).Generalizedadditivemodelsforconditionalheteroscedasticity.JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,104(488),1575-1589.[4]Embrechts,P.,&Hofert,M.(2013).Statisticsandquantitativeriskmanagementforbankingandinsurance(Vol.2).SpringerScience&BusinessMedia.[5]McNeil,A.J.,Frey,R.,&Embrechts,P.(2015).Quantitativeriskmanagement:Concepts,techniquesandtools.Princetonuniversitypress.