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基于EVT的证券公司市场风险管理的VaR与CVaR研究

第一章 绪论第8-18页
    1.1 论文的研究背景第8-14页
        1.1.1 金融风险简介第8-9页
        1.1.2 证券公司风险管理概述第9-12页
        1.1.3 金融市场风险的度量与管理方法第12-14页
    1.2 国内外研究现状及存在问题第14-16页
        1.2.1 国内外研究现状第14-16页
        1.2.2 目前研究存在的问题第16页
    1.3 本论文的创新之处第16-18页
第二章 证券公司经营业务的风险分析与管理第18-39页
    2.1 证券承销业务风险管理第18-21页
        2.1.1 证券承销业务的风险来源第18-19页
        2.1.2 证券承销业务的风险因素分析第19-20页
        2.1.3 证券承销业务的风险管理第20-21页
    2.2 证券经纪业务风险管理第21-24页
        2.2.1 证券经纪业务的风险来源第21-23页
        2.2.2 证券经纪业务的风险管理第23-24页
    2.3 证券自营业务风险管理第24-29页
        2.3.1 证券自营业务的特点第24页
        2.3.2 证券自营业务的风险来源第24-26页
        2.3.3 证券自营业务的风险管理第26-29页
    2.4 证券公司并购业务风险管理第29-38页
        2.4.1 证券公司的并购业务第29-30页
        2.4.2 并购业务的风险来源第30-32页
        2.4.3 并购业务的风险管理第32-38页
    2.5 本章小结第38-39页
第三章 风险收益与风险管理理论第39-61页
    3.1 风险收益理论第39-49页
        3.1.1 有效市场假设第39-40页
        3.1.2 资产组合理论第40-45页
        3.1.3 资本资产定价模型第45-47页
        3.1.4 套利定价理论第47-49页
    3.2 风险管理理论第49-60页
        3.2.1 市场风险量化管理的发展第50页
        3.2.2 市场风险综合衡量的现代方法——VaR第50-56页
        3.2.3 VaR 模型的补充和检验方法体系第56-60页
    3.3 本章小结第60-61页
第四章 基于极值理论的 VaR与 CVaR研究第61-78页
    4.1 极值理论介绍第61-72页
        4.1.1 极值的定义和表达式第61-64页
        4.1.2 极值理论的统计推断第64-67页
        4.1.3 极值阈值方法第67-72页
    4.2 CVaR 介绍第72-74页
    4.3 基于极值理论的证券市场VaR 和CVaR 的实证研究第74-77页
    4.4 本章小结第77-78页
第五章 平稳收益率序列的 VaR 研究第78-86页
    5.1 平稳时间序列的极值模型第78-81页
    5.2 平稳收益率序列的证券市场VaR 实证研究第81-85页
    5.3 本章小结第85-86页
第六章 基于 GARCH模型的极值 VaR计算研究第86-93页
    6.1 GARCH 模型在VaR 研究中的应用第86-89页
        6.1.1 GARCH 模型介绍第86-88页
        6.1.2 GARCH 模型在VaR 计算中的应用第88-89页
    6.2 基于GARCH 模型的证券市场极值VaR 实证研究第89-92页
    6.3 本章小结第92-93页
第七章 基于数据挖掘技术的证券公司客户关系管理第93-102页
    7.1 CRM 的概念及特征第93-94页
    7.2 数据挖掘技术在CRM 中的主要应用第94-96页
    7.3 应用现有数据挖掘技术存在的困难第96页
    7.4 基于多智能体技术的客户数据挖掘第96-101页
        7.4.1 多智能体技术简介第96-98页
        7.4.2 系统结构的描述第98-99页
        7.4.3 系统运行的描述第99-101页
    7.5 本章小结第101-102页
第八章 总结与展望第102-105页
    8.1 全文工作的总结第102-103页
    8.2 展望第103-105页
参考文献第105-112页
发表论文和参加科研情况说明第112-113页
致谢第113页

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