| 摘要 | 第4-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 1 引言 | 第17-29页 |
| 1.1 概念界定 | 第17-18页 |
| 1.1.1 市值与市值管理 | 第17页 |
| 1.1.2 市值管理模式 | 第17-18页 |
| 1.2 研究背景 | 第18-23页 |
| 1.2.1 股权分置与股权分置改革 | 第18页 |
| 1.2.2 市值管理的诞生 | 第18-19页 |
| 1.2.3 经济进入新常态 | 第19-20页 |
| 1.2.4 股市进入新常态 | 第20-22页 |
| 1.2.5 煤炭行业面临诸多风险 | 第22-23页 |
| 1.3 研究意义 | 第23-24页 |
| 1.3.1 理论意义 | 第23-24页 |
| 1.3.2 现实意义 | 第24页 |
| 1.4 问题的提出 | 第24-25页 |
| 1.5 研究内容与方法 | 第25-29页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第25-27页 |
| 1.5.2 研究方法与技术路线 | 第27-29页 |
| 2 文献综述 | 第29-41页 |
| 2.1 市值管理理论研究 | 第29-31页 |
| 2.1.1 市值管理的理论基础 | 第29页 |
| 2.1.2 市值管理的概念和目标 | 第29-30页 |
| 2.1.3 市值管理的模式和研究框架 | 第30页 |
| 2.1.4 评价市值管理 | 第30-31页 |
| 2.1.5 市值管理的相关因素 | 第31页 |
| 2.2 风险度量理论研究 | 第31-36页 |
| 2.2.1 波动率分析 | 第32-35页 |
| 2.2.2 基于Va R的金融风险度量 | 第35-36页 |
| 2.3 风险管理理论研究 | 第36-38页 |
| 2.3.1 套期保值研究进程 | 第37页 |
| 2.3.2 套期保值比率研究 | 第37-38页 |
| 2.3.3 跨品种套期保值 | 第38页 |
| 2.4 风险管理对公司价值的影响 | 第38-40页 |
| 2.4.1 国外学者的相关研究 | 第38-39页 |
| 2.4.2 国内学者的相关研究 | 第39-40页 |
| 2.5 国内外研究评述 | 第40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 3 煤炭企业市值管理现状分析 | 第41-51页 |
| 3.1 市值管理现状分析 | 第41页 |
| 3.2 煤炭类上市公司市值管理绩效评价 | 第41-47页 |
| 3.2.1 数据处理 | 第42页 |
| 3.2.2 描述性统计 | 第42-46页 |
| 3.2.3 结果分析 | 第46-47页 |
| 3.2.4 结论 | 第47页 |
| 3.3 市值管理的主要措施 | 第47-50页 |
| 3.3.1 上市公司股票期权激励措施 | 第47页 |
| 3.3.2 上市公司投资者关系管理 | 第47-48页 |
| 3.3.3 金融衍生品套期保值手段 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 煤炭企业金融风险管理与企业市值研究 | 第51-63页 |
| 4.1 金融风险管理与公司市值之间的关系 | 第51-53页 |
| 4.1.1 金融风险对公司市值的作用机理分析 | 第51页 |
| 4.1.2 金融风险控制的工具 | 第51-52页 |
| 4.1.3 金融风险管理对公司市值的作用机理 | 第52-53页 |
| 4.2 煤炭企业金融风险管理对公司市值的实证研究 | 第53-60页 |
| 4.2.1 样本选取 | 第53页 |
| 4.2.2 变量定义与描述 | 第53-55页 |
| 4.2.3 模型设定 | 第55-60页 |
| 4.3 结果分析 | 第60-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 金融市场风险度量仿真研究 | 第63-73页 |
| 5.1 市场风险及其度量 | 第63-66页 |
| 5.1.1 市场风险的内涵 | 第63页 |
| 5.1.2 市场风险的主要度量方法 | 第63-66页 |
| 5.2 基于Monte Carlo模拟法的Va R计算 | 第66-69页 |
| 5.2.1 单变量资产价格的随机模拟与随机数的生成 | 第66-67页 |
| 5.2.2 多变量资产价格的随机模拟与随机数的生成 | 第67-68页 |
| 5.2.3 基于Monte Carlo模拟法的计算Va R的过程 | 第68-69页 |
| 5.3 基于Monte Carlo模拟法的焦煤期货Va R计算 | 第69-72页 |
| 5.3.1 焦煤期货价格的确定 | 第69页 |
| 5.3.2 焦煤期货的交易情况 | 第69-70页 |
| 5.3.3 焦煤期货市场价格风险因子分析 | 第70-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 黑色产业链期货对产业链内价格联动性的影响研究 | 第73-87页 |
| 6.1 黑色产业链的现状及期货品种的上市 | 第73-76页 |
| 6.1.1 黑色产业链的简介及现状 | 第73-75页 |
| 6.1.2 黑色产业链期货品种的上市背景及上市后的表现 | 第75-76页 |
| 6.2 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值的需求分析 | 第76-78页 |
| 6.2.1 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值转移系统风险 | 第76-77页 |
| 6.2.2 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值保证企业运作平稳 | 第77页 |
| 6.2.3 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值实现科学安排产量 | 第77页 |
| 6.2.4 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值提高市场占有率 | 第77页 |
| 6.2.5 煤炭企业参与黑色产业链期货套期保值提升营销管理能力 | 第77-78页 |
| 6.3 黑色产业链期货品种上市给产业链带来的变化 | 第78页 |
| 6.4 实证分析及结论 | 第78-85页 |
| 6.4.1 数据来源 | 第78页 |
| 6.4.2 实证分析方法及结果 | 第78-85页 |
| 6.4.3 实证结果的总结 | 第85页 |
| 6.5 煤炭企业如何利用黑色产业链期货 | 第85-86页 |
| 6.5.1 煤炭企业利用黑色产业链期货进行风险管理 | 第85-86页 |
| 6.5.2 煤炭利用价格联动性可进行跨品种风险对冲 | 第86页 |
| 6.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 7 多品种期货套期保值的市值管理方法研究 | 第87-101页 |
| 7.1 套期保值的特征及工具的演变 | 第87-88页 |
| 7.1.1 套期保值的特征 | 第87页 |
| 7.1.2 套期保值工具的发展 | 第87-88页 |
| 7.2 藤—Copula模型的构建 | 第88-91页 |
| 7.2.1 藤结构简介 | 第88-89页 |
| 7.2.2 多品种套期保值模型构建 | 第89-91页 |
| 7.3Copula—GARCH模型的构建 | 第91-92页 |
| 7.3.1 GARCH（p，q）模型的定义 | 第91页 |
| 7.3.2 Copula—GARCH模型的定义 | 第91-92页 |
| 7.4 实证研究与分析 | 第92-97页 |
| 7.4.1 期货与现货的数据整理 | 第92-93页 |
| 7.4.2 收益率的统计分布与GARCH模型的确定 | 第93-95页 |
| 7.4.3 藤结构Copula函数形式估计 | 第95-96页 |
| 7.4.4 套期保值比率的计算 | 第96-97页 |
| 7.5 可行性分析 | 第97-99页 |
| 7.5.1 纵向可行性分析 | 第97页 |
| 7.5.2 横向可行性分析 | 第97-98页 |
| 7.5.3 结论 | 第98-99页 |
| 7.6 企业进行套期保值需要注意的问题 | 第99-100页 |
| 7.7 本章小结 | 第100-101页 |
| 8 结论与展望 | 第101-105页 |
| 8.1 主要结论 | 第101-102页 |
| 8.2 主要创新点 | 第102-103页 |
| 8.3 论文的研究不足及进一步展望 | 第103-105页 |
| 参考文献 | 第105-115页 |
| 致谢 | 第115-117页 |
| 作者简介 | 第117-119页 |
| 附表1 | 第119-122页 |
