| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-6页 |
| 1． 绪论 | 第6-10页 |
| 1．1 研究的背景及问题的提出 | 第6-9页 |
| 1．2 本文的结构安排 | 第9-10页 |
| 2． 极值理论简介 | 第10-17页 |
| 2．1 样本极值的选取方法 | 第10-11页 |
| 2．2 广义极值分布 | 第11-14页 |
| 2．3 广义帕雷托分布 | 第14-16页 |
| 2．4 帕雷托分布的尾部估计 | 第16-17页 |
| 3． 风险价值（Value at Risk）计算方法 | 第17-24页 |
| 3．1 方差-协方差方法 | 第17-19页 |
| 3．2 历史模拟方法 | 第19-20页 |
| 3．3 结构蒙特·卡罗方法 | 第20-22页 |
| 3．4 极值方法 | 第22-24页 |
| 4． 应用举例 | 第24-46页 |
| 4．1 样本的选取及数据来源 | 第24页 |
| 4．2 自然对数收益率分布特征的正态性检验 | 第24-27页 |
| 4．3 应用极值理论计算风险价值（VaR） | 第27-37页 |
| 4．3．1 应用广义帕雷托分布（GPD）计算上证指数VaR | 第28-32页 |
| 4．3．2 应用极广义值分布（GEV）计算上证指数VaR | 第32-37页 |
| 4．4 应用传统方法计算风险价值 | 第37-39页 |
| 4．5 极值方法与传统风险价值方法计算结果的比较分析 | 第39-42页 |
| 4．6 VaR模型的预测效果评价：Back-Test检验 | 第42-46页 |
| 5． 结论与展望 | 第46-48页 |
| 6． 参考文献 | 第48-51页 |
| 7． 致谢 | 第51页 |
