| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第17-19页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第17-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 研究综述 | 第19-26页 |
| 1.2.1 证券市场系统性风险定义及测度 | 第19-22页 |
| 1.2.2 关联网络与证券市场系统性风险 | 第22-24页 |
| 1.2.3 证券市场系统性风险的预警 | 第24-26页 |
| 1.2.4 文献述评 | 第26页 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 | 第26-29页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第26-28页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第28-29页 |
| 1.4 研究方法 | 第29页 |
| 1.5 本文的主要创新点 | 第29-31页 |
| 第二章 证券市场系统性风险分析的理论基础 | 第31-49页 |
| 2.1 证券市场系统性风险的内涵 | 第31-33页 |
| 2.1.1 证券市场系统性风险的定义 | 第31-32页 |
| 2.1.2 证券市场系统性风险的特征 | 第32页 |
| 2.1.3 证券市场系统性风险演化机制 | 第32-33页 |
| 2.2 证券市场系统性风险形成和传导的相关理论 | 第33-37页 |
| 2.2.1 金融脆弱性理论 | 第33-34页 |
| 2.2.2 信息不对称理论 | 第34-35页 |
| 2.2.3 金融网络理论 | 第35页 |
| 2.2.4 系统性风险传染机制 | 第35-37页 |
| 2.3 基于关联性的证券市场系统性风险测度方法 | 第37-44页 |
| 2.3.1 联合概率分布度量方法 | 第37-39页 |
| 2.3.2 网络分析度量方法 | 第39-44页 |
| 2.4 证券市场系统性风险预警 | 第44-49页 |
| 2.4.1 现有经典预警模型 | 第44-46页 |
| 2.4.2 创新预警模型 | 第46-49页 |
| 第三章 我国证券市场系统性风险的特征及影响 | 第49-62页 |
| 3.1 我国证券市场系统性风险表现及特征 | 第49-52页 |
| 3.1.1 我国历次证券市场系统性风险的表现 | 第49-50页 |
| 3.1.2 我国证券市场系统性风险的特征 | 第50-52页 |
| 3.2 我国证券市场系统性风险的影响 | 第52-54页 |
| 3.2.1 冲击金融体系和实体经济 | 第52-53页 |
| 3.2.2 打击投资者信心 | 第53-54页 |
| 3.3 我国证券市场系统性风险产生的原因 | 第54-62页 |
| 3.3.1 市场内部运行效率低 | 第54-57页 |
| 3.3.2 外部环境变化不确定性大 | 第57-60页 |
| 3.3.3 市场监管不到位 | 第60-62页 |
| 第四章 一般条件下的证券市场系统性风险测度 | 第62-76页 |
| 4.1 方法介绍 | 第62-65页 |
| 4.1.1 主成分分析法 | 第62-63页 |
| 4.1.2 基于格兰杰因果检验的网络测度 | 第63-65页 |
| 4.2 数据的处理与统计 | 第65-67页 |
| 4.2.1 数据选取与处理 | 第65-67页 |
| 4.2.2 数据的统计描述 | 第67页 |
| 4.3 实证过程与结果分析 | 第67-74页 |
| 4.3.1 主成分分析结果 | 第67-70页 |
| 4.3.2 基于格兰杰因果检验的社会网络测度结果 | 第70-74页 |
| 4.4 本章小结 | 第74-76页 |
| 第五章 极端条件下证券市场系统性风险溢出效应测度 | 第76-103页 |
| 5.1 基于GARCH-Copula-Co Va R的证券市场系统性风险溢出测度 | 第76-88页 |
| 5.1.1 GARCH-Copula-Co Va R模型的介绍 | 第76-78页 |
| 5.1.2 数据的统计分析与检验 | 第78-81页 |
| 5.1.3 实证过程及结果 | 第81-88页 |
| 5.2 基于格兰杰因果风险检验的证券市场系统性风险溢出效应 | 第88-101页 |
| 5.2.1 方法介绍 | 第88-93页 |
| 5.2.2 数据处理与统计 | 第93页 |
| 5.2.3 实证过程与结果分析 | 第93-101页 |
| 5.3 本章小结 | 第101-103页 |
| 第六章 网络结构对证券市场系统性风险贡献的影响 | 第103-118页 |
| 6.1 证券市场网络的构建 | 第103-104页 |
| 6.1.1 收益率序列特征分析 | 第103-104页 |
| 6.1.2 边权的确定及网络的构建 | 第104页 |
| 6.2 证券市场网络拓扑结构指标测度 | 第104-110页 |
| 6.2.1 指标测度方法 | 第104-106页 |
| 6.2.2 网络结构指标测度结果 | 第106-110页 |
| 6.3 网络结构对证券市场系统风险贡献的影响 | 第110-117页 |
| 6.3.1 面板数据模型的构建 | 第110-111页 |
| 6.3.2 数据的来源与处理 | 第111-112页 |
| 6.3.3 实证结果分析 | 第112-113页 |
| 6.3.4 稳健性检验 | 第113-117页 |
| 6.4 本章小节 | 第117-118页 |
| 第七章 证券市场系统性风险预警分析 | 第118-126页 |
| 7.1 系统性风险预警GARCH模型的设计 | 第118-119页 |
| 7.1.1 GARCH模型 | 第118页 |
| 7.1.2 模型的预检验 | 第118-119页 |
| 7.2 GARCH模型预警过程及结果分析 | 第119-125页 |
| 7.2.1 指标及数据选取 | 第119-120页 |
| 7.2.2 预警结果及分析 | 第120-121页 |
| 7.2.3 稳健性检验 | 第121-125页 |
| 7.3 本章小结 | 第125-126页 |
| 结论 | 第126-132页 |
| 参考文献 | 第132-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 附录A 攻读博士学位期间的科研成果 | 第145页 |
