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VaR模型在我国证券投资基金风险管理中的应用研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 引言第8-17页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究意义第9-10页
        1.2.1 理论意义第9-10页
        1.2.2 现实意义第10页
    1.3 国内外研究动态第10-14页
        1.3.1 国外研究动态第10-11页
        1.3.2 国内研究动态第11-14页
        1.3.3 文献评述第14页
    1.4 研究内容及方法第14-15页
        1.4.1 研究内容第14-15页
        1.4.2 研究方法第15页
    1.5 本文可能的创新与不足第15-17页
2 风险管理技术第17-27页
    2.1 风险及其分类第17-18页
    2.2 风险管理第18-19页
        2.2.1 风险管理特征第18页
        2.2.2 风险管理步骤第18-19页
    2.3 风险度量方法的演变第19-23页
        2.3.1 名义值方法第20页
        2.3.2 灵敏度方法第20-21页
        2.3.3 波动性方法第21-23页
        2.3.4 VaR 方法第23页
    2.4 VaR 方法及其应用第23-27页
        2.4.1 VaR 基本思想第23-24页
        2.4.2 VaR 计算方法第24-25页
        2.4.3 VaR 方法的应用第25-27页
3 我国证券投资基金风险管理第27-32页
    3.1 我国基金业发展现状第27页
    3.2 证券投资基金风险特征及分类第27-29页
        3.2.1 市场风险第27-28页
        3.2.2 公司经营风险第28页
        3.2.3 管理人风险第28-29页
        3.2.4 基金价格风险第29页
    3.3 我国证券投资基金风险管理现状第29-30页
        3.3.1 外部风险控制难以平衡第29页
        3.3.2 内部风险控制不够完善第29-30页
        3.3.3 道德风险与机会主义倾向严重第30页
        3.3.4 高的代理人成本第30页
    3.4 在我国证券投资基金中推行 VaR 技术的必要性第30-32页
4 VaR 模型在证券投资基金风险管理中的实证研究第32-59页
    4.1 实证分析相关方法介绍第32-35页
        4.1.1 收益率的计算第32页
        4.1.2 收益率序列正态性、自相关、平稳性检验第32-33页
        4.1.3 ARCH 类模型介绍第33-34页
        4.1.4 分布形式的设定第34-35页
        4.1.5 模型的检验第35页
    4.2 样本数据的选取及处理第35-39页
        4.2.1 样本数据的选取第35-36页
        4.2.2 样本数据的处理第36-39页
    4.3 参数法 VaR 值计算第39-40页
    4.4 ARCH 类模型下风险价值 VaR 的计算和检验第40-59页
        4.4.1 自回归移动平均(ARMA)方程的确定第40页
        4.4.2 ARCH 类模型的确定第40-42页
        4.4.3 ARMA-ARCH 类模型 VaR 值计算和检验第42-59页
5 结论与建议第59-62页
    5.1 研究结论第59-60页
    5.2 政策建议第60-62页
        5.2.1 实现风险限额的设定和分配第60页
        5.2.2 建立基金绩效评估制度第60-61页
        5.2.3 完善基金公司内部治理结构第61-62页
参考文献第62-64页
致谢第64-65页
个人简介第65页
在读期间的研究成果第65页

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