商业银行中长期风险测量及宏观影响因素分析--基于Semi-APARCH和VAR模型
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 前言 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究内容和研究方法 | 第14-16页 |
| 1.3 研究框架 | 第16-18页 |
| 1.4 论文创新 | 第18-19页 |
| 第2章 文献综述 | 第19-27页 |
| 2.1 国外风险测量理论模型与实证文献 | 第19-23页 |
| 2.2 国内风险测量研究进展 | 第23-25页 |
| 2.3 宏观经济与银行风险研究文献 | 第25页 |
| 2.4 国内外文献的研究评述 | 第25-27页 |
| 第3章 风险测量方法及VAR模型概述 | 第27-32页 |
| 3.1 概念界定 | 第27页 |
| 3.2 金融时间序列的典型特征 | 第27-28页 |
| 3.3 银行风险的测量方法 | 第28-30页 |
| 3.4 VAR模型 | 第30-32页 |
| 第4章 长期风险和短期风险测量的实证分析 | 第32-40页 |
| 4.1 数据选取和基本统计分析 | 第32-33页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第32页 |
| 4.1.2 数据的基本统计特征 | 第32-33页 |
| 4.2 半参数估计结果 | 第33-38页 |
| 4.2.1. s(t)的估计 | 第33-37页 |
| 4.2.2. 条件异方差分析及其结果 | 第37-38页 |
| 4.3 相关性分析 | 第38-40页 |
| 第5章 长期风险和宏观经济变量关系实证分析 | 第40-52页 |
| 5.1 宏观经济变量的选取 | 第40-43页 |
| 5.2 数据来源和变量统计描述 | 第43-45页 |
| 5.3 实证分析 | 第45-52页 |
| 5.3.1 模型构建及滞后期数选择 | 第45-46页 |
| 5.3.2 协整分析 | 第46-47页 |
| 5.3.3 Granger因果检验 | 第47-48页 |
| 5.3.4 VAR模型平稳性检验 | 第48-49页 |
| 5.3.5 脉冲响应 | 第49-52页 |
| 第6章 结论 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表及录用学术论文 | 第65-66页 |
| 附件 | 第66页 |
