| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 选题依据 | 第8-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究综述 | 第12-14页 |
| 1.2.3 国内外研究评述 | 第14页 |
| 1.3 研究内容和研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 创新之处 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第18-28页 |
| 2.1 风险度量方法概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 早期风险度量方法 | 第18页 |
| 2.1.2 基于方差的风险度量方法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 平均绝对离差风险度量方法 | 第19页 |
| 2.1.4 灵敏度方法 | 第19页 |
| 2.1.5 VaR方法 | 第19-20页 |
| 2.2 风险价值（VaR）相关理论 | 第20-24页 |
| 2.2.1 VaR的影响因素分析 | 第20-21页 |
| 2.2.2 VaR的计算方法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 VaR方法的优缺点 | 第23-24页 |
| 2.3 分位数回归 | 第24-28页 |
| 第3章 GARCH类风险计量模型的构建及检验 | 第28-38页 |
| 3.1 传统分位数GARCH模型 | 第28-31页 |
| 3.2 分位数GARCH模型的检验 | 第31-32页 |
| 3.2.1 失败比率（Coverage Rate） | 第31-32页 |
| 3.2.2 Kupeic检验 | 第32页 |
| 3.3 基于流动性指标的分位数GARCH模型的构建 | 第32-34页 |
| 3.3.1 流动性指标的构建 | 第32-34页 |
| 3.3.2 LA-QGARCH模型的构建 | 第34页 |
| 3.4 基于混合分布假说理论分位数GARCH模型的构建 | 第34-38页 |
| 3.4.1 混合分布假说理论（MDH） | 第34-35页 |
| 3.4.2 交易量的分解 | 第35-36页 |
| 3.4.3 QGARCH-V模型的构建 | 第36-38页 |
| 第4章 实证分析及模型对比 | 第38-54页 |
| 4.1 数据描述 | 第38-40页 |
| 4.2 数据基本检验 | 第40-41页 |
| 4.2.1 股指收益率的平稳性检验 | 第40-41页 |
| 4.2.2 ARCH效应检验 | 第41页 |
| 4.3 基于传统分位数GARCH风险度量模型的实证分析 | 第41-44页 |
| 4.4 基于LA-QGARCH风险度量模型的实证分析 | 第44-45页 |
| 4.5 基于QGARCH—V风险度量模型的实证研究 | 第45-50页 |
| 4.5.1 交易量去除趋势 | 第45-47页 |
| 4.5.2 去势交易量的分解 | 第47-48页 |
| 4.5.3 基于混合分布假说理论分位数GARCH-V模型的实证研究 | 第48-50页 |
| 4.6 单股指多模型有效性对比 | 第50-54页 |
| 第5章 总结和展望 | 第54-58页 |
| 5.1 研究总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 5.3 论文存在的不足之处 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第72页 |
