| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-11页 |
| 第2章 QMC点列的生成 | 第11-17页 |
| 2.1 MC方法 | 第11-12页 |
| 2.2 QMC方法 | 第12-17页 |
| 2.2.1 Van der Corput点列 | 第12-13页 |
| 2.2.2 Halton点列 | 第13页 |
| 2.2.3 Faure点列 | 第13-14页 |
| 2.2.4 Sobol点列 | 第14-16页 |
| 2.2.5 随机化QMC点列 | 第16-17页 |
| 第3章 路径生成方法 | 第17-20页 |
| 3.1 标准构造法（Random Walk Construction） | 第17-18页 |
| 3.2 主成分构造法（Principle Components Construction） | 第18-19页 |
| 3.3 多维布朗运动(Multidimentional Brown Motion) | 第19-20页 |
| 第4章 风险度量方法 | 第20-25页 |
| 4.1 VaR | 第20-23页 |
| 4.1.1 VaR的性质 | 第21页 |
| 4.1.2 VaR值的计算 | 第21-23页 |
| 4.2 CVaR | 第23-25页 |
| 4.2.1 CVaR的定义 | 第23-24页 |
| 4.2.2 CVaR的性质 | 第24-25页 |
| 第5章 方差减小方法 | 第25-29页 |
| 5.1 重要性抽样技术 | 第25-26页 |
| 5.2 最优参数求解（optimal drift） | 第26-29页 |
| 第6章 VaR及CVaR的计算 | 第29-42页 |
| 6.1 本文VaR及CVaR测算目的 | 第29-34页 |
| 6.2 Delta-正态模型模拟价值变动 | 第34-35页 |
| 6.3 VaR及CVaR计算数值结果 | 第35-38页 |
| 6.3.1 VaR计算结果 | 第35-37页 |
| 6.3.2 CVaR的计算结果 | 第37-38页 |
| 6.4 VaR值计算结果效果检验 | 第38-42页 |
| 第7章 结论 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 附录A 模拟组合方差协方差矩阵 | 第47-58页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第58页 |
