| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题的背景 | 第10页 |
| ·选题的意义 | 第10-12页 |
| ·金融市场风险信息预测的意义 | 第10-11页 |
| ·金融市场价格信息预测的意义 | 第11-12页 |
| ·本文的研究目的和主要工作 | 第12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-14页 |
| 2 金融风险 | 第14-20页 |
| ·金融风险 | 第14-15页 |
| ·金融风险的含义 | 第14页 |
| ·金融风险的特征 | 第14-15页 |
| ·金融风险测度方法 | 第15-16页 |
| ·金融市场VaR 风险 | 第16-20页 |
| ·VaR 模型的基本概念 | 第16-17页 |
| ·VaR 计算的基本原理 | 第17页 |
| ·VaR 方法的优缺点 | 第17-18页 |
| ·VaR 研究的现状综述 | 第18-20页 |
| 3 基于FIGARCH-EVT 的非线性动态VaR 模型 | 第20-27页 |
| ·基于FIGARCH 模型的条件方差预测 | 第20-21页 |
| ·GARCH 模型简介 | 第20-21页 |
| ·FIGARCH 模型 | 第21页 |
| ·极值理论 | 第21-23页 |
| ·极值理论简介 | 第21-22页 |
| ·POT 方法 | 第22-23页 |
| ·BM 方法 | 第23页 |
| ·基于FIGARCH-EVT 的非线性动态VaR 模型 | 第23-27页 |
| ·基于FIGARCH-EVT-POT 的VaR 模型 | 第23-24页 |
| ·基于FIGARCH-EVT-BM 的VaR 模型 | 第24页 |
| ·模型的计算步骤 | 第24页 |
| ·VaR 的后验测试 | 第24-27页 |
| 4 金融市场价格信息预测 | 第27-31页 |
| ·金融市场价格信息的分析方法 | 第27-28页 |
| ·基础因素分析法 | 第27-28页 |
| ·图表技术分析法 | 第28页 |
| ·金融市场价格信息的预测方法 | 第28-30页 |
| ·本文的方法与思路 | 第30-31页 |
| 5 基于FIGARCH-ANN 的价格信息预测模型 | 第31-37页 |
| ·神经网络简介 | 第31-35页 |
| ·神经元模型 | 第31-32页 |
| ·多层前向网络模型 | 第32-35页 |
| ·基于FIGARCH-ANN 的预测模型 | 第35-37页 |
| ·模型的建立步骤 | 第35-36页 |
| ·神经网络的设计 | 第36-37页 |
| 6 上海股票市场的实证分析 | 第37-47页 |
| ·样本的选取与处理 | 第37-38页 |
| ·数据说明 | 第37页 |
| ·数据的性质 | 第37-38页 |
| ·条件方差预测 | 第38-40页 |
| ·标准残差尾部分布的拟合 | 第40-42页 |
| ·基于EVT-POT 的标准残差尾部分布拟合 | 第40-41页 |
| ·基于EVT-BM 的标准残差尾部分布拟合 | 第41-42页 |
| ·VaR 后验测试 | 第42-44页 |
| ·上综指价格信息预测 | 第44-47页 |
| 7 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·主要结论 | 第47-48页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
