| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 股指期货市场风险度量研究概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 极差风险研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 贝叶斯Expectile条件自回归模型研究概述 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 本文研究的创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 基础理论概述 | 第20-27页 |
| 2.1 风险有关理论 | 第20-24页 |
| 2.1.1 极差风险的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 风险指标的选取 | 第20-21页 |
| 2.1.3 风险度量的一般方法 | 第21-24页 |
| 2.2 风险模型的返回测试方法：后验分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 VaR后验检验方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 ES后验检验方法 | 第25页 |
| 2.3 MCMC有关理论介绍 | 第25-27页 |
| 2.3.1 Gibbs抽样 | 第26页 |
| 2.3.2 收敛性诊断 | 第26-27页 |
| 第3章 股指期货市场风险度量的方法与模型 | 第27-39页 |
| 3.1 股指期货市场风险度量新方法：基于Expectile相关理论 | 第27-28页 |
| 3.1.1 ALS回归概念 | 第27页 |
| 3.1.2 基于Expectile的风险建模技术 | 第27-28页 |
| 3.2 贝叶斯Expectile的构建：基于非对称逆高斯分布 | 第28-31页 |
| 3.2.1 非对称逆高斯分布 | 第28-29页 |
| 3.2.2 贝叶斯Expectile的后验分布存在性 | 第29-31页 |
| 3.3 股指期货市场风险度量的实证模型 | 第31-32页 |
| 3.3.1 条件自回归Expectile模型建模思想 | 第31-32页 |
| 3.3.2 贝叶斯条件自回归Expectile模型 | 第32页 |
| 3.4 实证模型的贝叶斯估计 | 第32-36页 |
| 3.4.1 模型的先验和后验密度函数 | 第33-34页 |
| 3.4.2 自适应MCMC抽样算法 | 第34-36页 |
| 3.5 数值模拟分析 | 第36-39页 |
| 第4章 沪深300股指期货市场风险度量的实证分析 | 第39-49页 |
| 4.1 数据预处理和描述性统计分析 | 第39-42页 |
| 4.1.1 数据来源说明 | 第39页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第39-40页 |
| 4.1.3 收益率的描述性统计分析 | 第40-41页 |
| 4.1.4 价格序列的结构性断点检验 | 第41-42页 |
| 4.2 贝叶斯条件自回归Expectile模型估计结果 | 第42-45页 |
| 4.2.1 样本内外数据的划分 | 第42页 |
| 4.2.2 模型估计结果 | 第42-45页 |
| 4.3 估计风险与模型风险 | 第45-46页 |
| 4.4 VaR和ES预测绩效的回测分析 | 第46-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 期间所发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
