| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 本文的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 质押率的国内外相关研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 极值理论的国内外相关研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究的主要问题、方法与思路 | 第13页 |
| 1.4 本文的框架与安排 | 第13-15页 |
| 第二章 考虑贷款期间风险的应收账款质押率测算 | 第15-20页 |
| 2.1 传统应收账款质押贷款存在的风险问题 | 第15-17页 |
| 2.2 考虑贷款期间Shibor3M不利变动的质押率测算 | 第17-20页 |
| 第三章 贷款期间每日最大增长率的测算模型 | 第20-29页 |
| 3.1 日度增长率分布函数已知情况下的测算模型 | 第20-21页 |
| 3.2 日度增长率分布函数未知情况下的测算模型 | 第21-27页 |
| 3.2.1 基于极值理论的POT模型 | 第21-23页 |
| 3.2.2 基于极值理论的AR-GARCH-POT模型 | 第23-27页 |
| 3.3 不同测算模型的比较 | 第27-29页 |
| 第四章 应收账款质押率测算的模型选择 | 第29-34页 |
| 4.1 质押率测算的样本选择 | 第29-30页 |
| 4.2 质押率测算的样本特征 | 第30-33页 |
| 4.2.1 正态性检验 | 第31页 |
| 4.2.2 自相关性检验 | 第31-32页 |
| 4.2.3 平稳性检验与异方差检验 | 第32-33页 |
| 4.3 模型选择分析 | 第33-34页 |
| 第五章 利用AR-GARCH-POT测算模型对应收账款质押率测算 | 第34-43页 |
| 5.1 置信度为97.5%贷款期限为两月的质押率测算 | 第34-39页 |
| 5.1.1 AR-GARCH模型的建立 | 第34-37页 |
| 5.1.2 阈值的选取 | 第37-38页 |
| 5.1.3 GPD模型的参数估计 | 第38-39页 |
| 5.1.4 质押率测算 | 第39页 |
| 5.2 置信度为99.5%贷款期限为两月的质押率测算 | 第39-40页 |
| 5.3 置信度为97.5%贷款期限为六月的质押率测算 | 第40-41页 |
| 5.4 小结 | 第41-43页 |
| 第六章 结束语 | 第43-46页 |
| 6.1 简要回顾与结论 | 第43-44页 |
| 6.2 研究展望 | 第44页 |
| 6.3 对商业银行的几点建议 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第49-50页 |
| 后记 | 第50页 |
