| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 前言 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 文献综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外的相关研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内的相关研究 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的研究方法和研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 VAR模型方法的简述 | 第13-17页 |
| 2.1 VAR的概念和一般计算方法 | 第13-14页 |
| 2.2 VAR模型的参数选择和计算步骤 | 第14-15页 |
| 2.3 VAR模型的优缺点 | 第15-17页 |
| 2.3.1 VaR方法的优点 | 第15页 |
| 2.3.2 VaR方法的缺点 | 第15-17页 |
| 第3章 VAR模型主要计算方法 | 第17-29页 |
| 3.1 资产的收益率 | 第17-18页 |
| 3.2 VAR模型的各种计算方法 | 第18-24页 |
| 3.2.1 历史模拟法 | 第18-19页 |
| 3.2.2 Bootstrap方法 | 第19-20页 |
| 3.2.3 Monte Carlo模拟法 | 第20-21页 |
| 3.2.4 参数法 | 第21-24页 |
| 3.3 GARCH模型的参数估计 | 第24-27页 |
| 3.3.1 BHHH算法 | 第24-25页 |
| 3.3.2 BFGS算法 | 第25页 |
| 3.3.3 PHR算法 | 第25-27页 |
| 3.4 VAR的回测 | 第27-29页 |
| 3.4.1 Kupiec提出的方法 | 第27-29页 |
| 第4章 VAR计算中常用的厚尾分布 | 第29-36页 |
| 4.1 几种常见厚尾分布 | 第29-30页 |
| 4.1.1 t分布 | 第29页 |
| 4.1.2 GED分布 | 第29-30页 |
| 4.1.3 混合正态分布 | 第30页 |
| 4.2 混合正态分布参数估计 | 第30-36页 |
| 4.2.1 EM算法 | 第31-32页 |
| 4.2.2 基于极大似然函数的参数估计 | 第32-35页 |
| 4.2.3 算法数值模拟计算 | 第35-36页 |
| 第5章 VAR模型在股票市场的实际应用 | 第36-49页 |
| 5.1 数据的选取和分析 | 第36-40页 |
| 5.1.1 正态性检验 | 第37-38页 |
| 5.1.2 相关性检验 | 第38-40页 |
| 5.2 VAR的计算 | 第40-47页 |
| 5.2.1 历史模拟法的VaR计算 | 第40-43页 |
| 5.2.2 Monte Carlo模拟法的VaR计算 | 第43-44页 |
| 5.2.3 参数法的VaR计算 | 第44-47页 |
| 5.3 VAR模型的回测 | 第47-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 本文总结 | 第49页 |
| 6.2 VAR研究模型展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |