Beck模型在股票市场VaR估计中的应用--基于恒生指数的实证研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 第二节 文献综述 | 第10-13页 |
| 一、国外研究现状 | 第10-12页 |
| 二、国内研究现状 | 第12-13页 |
| 第三节 研究内容及文章结构 | 第13-16页 |
| 一、研究的内容及方法 | 第13-14页 |
| 二、可能创新之处 | 第14页 |
| 三、论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 VaR的理论体系及其计算方法 | 第16-24页 |
| 第一节 金融市场风险管理与VaR的基本概念 | 第16-19页 |
| 一、金融市场风险管理 | 第16-17页 |
| 二、VaR的基本概念 | 第17-18页 |
| 三、VaR的优点和不足 | 第18-19页 |
| 第二节 VaR应用于中国股价指数的必要性 | 第19-21页 |
| 第三节 VaR的传统计算方法 | 第21-24页 |
| 一、历史模拟法 | 第21-22页 |
| 二、方差-协方差法 | 第22页 |
| 三、Mente-Calo模拟法 | 第22-24页 |
| 第三章 理论准备 | 第24-36页 |
| 第一节 熵的简述 | 第24-27页 |
| 一、熵的基本概念 | 第24-25页 |
| 二、熵与信息 | 第25页 |
| 三、最大熵原理 | 第25-26页 |
| 四、熵的基本性质 | 第26-27页 |
| 第二节 熵在证券市场中应用的合理性及研究 | 第27-29页 |
| 一、引入熵风险的合理性 | 第27-28页 |
| 二、熵在证券市场中的研究 | 第28-29页 |
| 第三节 Tsallis统计量和Beck模型 | 第29-36页 |
| 一、Tsallis统计量 | 第29-30页 |
| 二、Beck模型 | 第30-33页 |
| 三、最大似然估计 | 第33-36页 |
| 第四章 实证分析 | 第36-45页 |
| 第一节 恒生指数的相关特性描述 | 第36-39页 |
| 一、恒生指数的基本统计描述 | 第36-38页 |
| 二、指数QQ图 | 第38-39页 |
| 第二节 Beck模型对于恒生指数的适用性研究 | 第39-45页 |
| 一、波动率的特性 | 第39-43页 |
| 二、参数之间的关系 | 第43-45页 |
| 第五章 算例 | 第45-51页 |
| 第六章 研究结论及展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第60-61页 |
