| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1. 前言 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 问题提出 | 第8页 |
| 1.3 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.4 研究方法和论文框架结构 | 第9-10页 |
| 2. 国内外的研究文献综述 | 第10-13页 |
| 2.1 国外的研究文献综述 | 第10-11页 |
| 2.2 国内的研究文献综述 | 第11-13页 |
| 3. 研究方法與极值VAR模型的选择 | 第13-28页 |
| 3.1 VAR的基本介绍 | 第13-15页 |
| 3.2 研究模型 | 第15-20页 |
| 3.2.1 传统的度量方法 | 第15-17页 |
| 3.2.2 复合型式的VAR模型 | 第17-19页 |
| 3.2.3 實务上使用的VAR模型 | 第19-20页 |
| 3.3 极值理论 | 第20-23页 |
| 3.3.1 极值分布 | 第20-22页 |
| 3.3.2 廣义柏拉图分布(GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION,GPD) | 第22-23页 |
| 3.4 极值VAR模型 | 第23-28页 |
| 3.4.1 区块最大方法或稱BMM模型(BLOCK MAXIMUM METHOD,BMM) | 第24-25页 |
| 3.4.1.1 BMM最大概似估计方法 | 第24-25页 |
| 3.4.1.2 PICKANDS估计方法舆HILL估计方法 | 第25页 |
| 3.4.2 门槛值方法(PEAK OVER THRESHOLD METHOD,POT) | 第25-27页 |
| 3.4.2.1 POT最大概似估计方法 | 第27页 |
| 3.4.3 GARCH—GPD模型 | 第27-28页 |
| 4. 上海综合指数與台湾加權指数极值VAR方法的實證研究與比较分析 | 第28-57页 |
| 4.1 上海综合指数极值VAR方法的實证分析研究 | 第28-44页 |
| 4.1.1 观测值的样本分析 | 第28-30页 |
| 4.1.2 正态假设检定、单位根检定及残差序列相关性检定 | 第30-33页 |
| 4.1.2.1 正态假设检定 | 第30-31页 |
| 4.1.2.2 单位根检定(UNIT ROOT TEST) | 第31-32页 |
| 4.1.2.3 残差序列相关性检定 | 第32-33页 |
| 4.1.3 VAR模型的测度 | 第33-44页 |
| 4.1.3.1 BMM模型 | 第33-38页 |
| 4.1.3.1.1 概似比检定(LIKELIHOOD RATIO TEST) | 第36-38页 |
| 4.1.3.2 GARCH—GPD模型 | 第38-44页 |
| 4.2 台湾加權指数极值VAR方法的實证分析研究 | 第44-55页 |
| 4.2.1 觀测值的样本分析 | 第44-46页 |
| 4.2.2 正态假设检定、单位根检定及残差序列相关性检定 | 第46-48页 |
| 4.2.2.1 正态假设检定 | 第46-47页 |
| 4.2.2.2 单位根检定 | 第47页 |
| 4.2.2.3 残差序列相关性检定 | 第47-48页 |
| 4.2.3 VAR模型的测度 | 第48-55页 |
| 4.2.3.1 BMM模型 | 第48-51页 |
| 4.2.3.1.1 概似比检定 | 第50-51页 |
| 4.2.3.2 GARCH—GPD模型 | 第51-55页 |
| 4.3 双边股票指数极值VAR综合比较分析 | 第55-57页 |
| 5. 研究结论 | 第57-60页 |
| 5.1 研究目的與结论 | 第57-59页 |
| 5.2 未来的研究方向 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录 | 第62-65页 |
| 附录一：BMM模型之擬合效果图 | 第62-64页 |
| 附录二：GARCH参数估计输出结果 | 第64-65页 |
