在股票市场风险分析中，对不同股票相关结构的讨论有着重要意义，从而引出对如何选取好的相关结构模型来捕捉股票间的相关变化规律的讨论。本文选取Gauss Copula、t Copula、Gumbel Copula和Mixed Gumbel Copula，运用两步半参数估计法对股票市场相关结构建模，并依据建立的模型进行VaR分析，采用wald型检验方法来判断VaR估计效果。从效用最大化角度出发，确定最优投资组合。

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异常检测风险 在对金融风险度量和收益执行异常检测的5个模型之间的比较。 这些实验是学位项目“投资组合风险管理异常检测”的一部分，可以在Simon_Westerlind_Masters_Thesis.pdf或上找到。 先决条件 安装 。 安装conda要求 conda install --yes --file requirements.txt 安装软件包。 否则，ARMA-GARCH将不起作用。 安装 。 复制存在于./htm中的returns_and_risk文件夹并将其放置在/ nupic / examples / opf / clients /中 跑步 要运行EWMA，ARMA-GARCH，LSTM和HardLimits，请运行 python garch_long.py 在./garch文件夹中。 之后运行 python run.py --plot 可以在/ nupic /

本文提出了证券投资组合的一个新模型。该模型综合考虑了证券的收益率、证券分红和证券价格的关系，并将证券分红和证券价格作为系统的随机参数处理，建立了证券投资组合的随机规划模型。利用机会约束规划方法，我们研究了将所建立的随机规划模型转化为普通光滑优化问题求解的方法，得到了该类问题求解的有效途径。

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基于随机微分博弈的最优投资组合，罗琰，杨招军，本文研究了基于投资者与自然之间二人-零和随机微分博弈的最优投资问题。假设投资者具有指数效用，自然是博弈的“虚拟”对手，通�