《基于连接函数的熵市场及风险度量》将以熵概念为基础，着重介绍熵及Copula在近年来金融研究中的应用。以此为基础，熵进入到金融量化研究领域，以此为工具和研究理念的市场结构框架被称为熵市场框架。熵市场框架的构建拓宽了金融研究理论框架，但熵理论本身存在一个结构性的假设——独立性，这项假设的存在限制了熵作为研究工具在金融研究中的应用范围，为了拓宽它的应用领域，该书将Copula函数的概念融入熵市场框架下，在相关性风险度量、投资组合优化及投资期限问题上予以应用。
毕业于大连理工大学数学科学院运筹学与控制论专业，与2012年获理学博士学位。2009年由国家教育部选派为博士联合培养生，赴美国布法罗大学学习，2011年回国，2012年于东北财经大学金融学院任教，主讲课程为《货币银行学》，《商业银行经营管理》，2012年末开始担任精品资源共享课《货币银行学》技术负责人。截至2014年3月获得国家自然科学基金资助项目一项，中国博士后基金资助项目一项，并发表学术论文多篇，于2013年被辽宁省评为国家百千万人才工程万人层次人选。
前言
及时章 绪论
及时节 研究目的及意义
第二节 熵在金融领域的应用及发展
第三节 连接函数方法的应用及发展
第二章 连接函数理论
及时节 相关性研究
第二节 连接函数的定义
第三节 连接函数的基本分类
附录一 连接函数生成
第三章 熵函数及熵市场
及时节 熵介绍
一 熵在热力学中的起源
二 信息论中的熵
第二节 熵优化原理
一 较大熵优化
二 最小叉熵优化
附录二 熵优化推导
第三节 熵与风险度量
一 基于熵的风险度量
二 熵和方差的统一
三 风险估计
第四节 熵市场假设
一 风险中性定价的理论框架
二 熵市场假设理论
附录三 熵市场假设例题
第四章 连接函数熵的相关性度量
及时节 连接函数熵的定义
第二节 相关性度量指标比较分析
第三节 连接函数熵的建立
一 边际分布
二 相关结构
三 连接函数熵的计算
第四节 市场相关程度度量
一 样本数据
二 二元连接函数熵
三 三元连接函数熵
四 比较分析
第五章 连接函数熵的优化问题
及时节 投资组合问题与熵优化
第二节 联合熵的优化问题
第三节 联合熵优化的对偶
第四节 连接函数熵优化
第六章 连接函数贝叶斯估计
及时节 贝叶斯方法及其应用
一 贝叶斯估计原理概述
二 贝叶斯先验分布与似然函数
第二节 连接函数贝叶斯方法
一 连接函数贝叶斯方法的有效性
二 连接函数贝叶斯估计的基本理论
第三节 CES函数的推导及转化
第四节 连接函数贝叶斯估计在投资期限研究中的应用
一 CAPM投资期限问题的提出
二 数据表述与描述性统计
三 投资期限模型的参数估计
四 对称连接函数似然函数
五 Archimedean一连接函数的似然函数
六 结果分析
结语
参考文献
