| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-26页 |
| ·研究背景 | 第12-15页 |
| ·研究意义 | 第15-16页 |
| ·文献回顾与理论综述 | 第16-23页 |
| ·关于操作风险管理的综述 | 第16-22页 |
| ·关于极值理论的综述 | 第22页 |
| ·关于基于极值理论的操作风险度量研究综述 | 第22-23页 |
| ·研究思路、内容和创新点 | 第23-26页 |
| ·研究思路 | 第23页 |
| ·研究内容 | 第23-25页 |
| ·创新点 | 第25-26页 |
| 第2章 商业银行操作风险形成机理分析 | 第26-36页 |
| ·人的因素与商业银行操作风险 | 第26-32页 |
| ·委托代理 | 第26-29页 |
| ·寻租与腐败 | 第29-31页 |
| ·有限理性 | 第31-32页 |
| ·业务流程与商业银行操作风险 | 第32-33页 |
| ·信息技术的应用与商业银行操作风险 | 第33-34页 |
| ·外部事件与商业银行操作风险 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第3章 商业银行操作风险度量方法比较分析 | 第36-48页 |
| ·操作风险度量方法比较分析 | 第36-40页 |
| ·新巴塞尔协议中的度量方法比较分析 | 第36-38页 |
| ·其他高级度量方法比较分析 | 第38-40页 |
| ·极值理论模型 | 第40-46页 |
| ·BMM 模型 | 第40-43页 |
| ·POT 模型 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于EVT 的商业银行操作风险度量模型研究 | 第48-54页 |
| ·模型的构建 | 第48-50页 |
| ·发生频率模型 | 第48页 |
| ·损失金额模型 | 第48-49页 |
| ·蒙特卡罗模拟（Monte Carlo Simulation） | 第49-50页 |
| ·运用极值理论对商业银行操作风险损失金额尾部的分析 | 第50-53页 |
| ·厚尾分析 | 第50-51页 |
| ·阈值选择和参数估计 | 第51-52页 |
| ·基于GPD 的VaR 与ES 的估计 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 基于EVT 的商业银行操作风险度量实证研究 | 第54-65页 |
| ·我国商业银行操作风险数据搜集与说明 | 第54-55页 |
| ·我国商业银行操作风险度量实证过程 | 第55-64页 |
| ·发生频率分布的选择 | 第55页 |
| ·损失金额分布的选择 | 第55-62页 |
| ·基于极值理论的我国商业银行操作风险损失的蒙特卡罗模拟 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第72-73页 |
| 附录B 本文实证详细数据 | 第73-85页 |
| 附录C 本文主要S-Plus 程序 | 第85-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
