| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9-11页 |
| ·研究领域的发展历史和现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构 | 第14页 |
| 第二章 在险价值的概念和计算方法 | 第14-26页 |
| ·什么是在险价值(VAR) | 第14-18页 |
| ·VaR方法产生的背景 | 第14-15页 |
| ·VaR方法的用途 | 第15-16页 |
| ·VaR方法的定义 | 第16-18页 |
| ·VaR的计算方法 | 第18-26页 |
| ·参数方法 | 第18-20页 |
| ·正态收益分布 | 第18-19页 |
| ·Student-t收益分布 | 第19-20页 |
| ·非参数方法 | 第20-24页 |
| ·历史模拟方法 | 第20-22页 |
| ·蒙特卡罗方法 | 第22-24页 |
| ·各种计算方法的优缺点 | 第24-25页 |
| ·资产组合的计算方法 | 第25页 |
| ·单日VaR和多日VaR | 第25-26页 |
| 第三章 时间序列数据的波动性和相关性 | 第26-33页 |
| ·波动性与相关性的含义和度量 | 第26页 |
| ·实际金融数据的一些基本特征 | 第26-27页 |
| ·厚尾性(Fat Tail) | 第26页 |
| ·波动集聚性(Volatility Clustering) | 第26-27页 |
| ·杠杆效应(Leverage Effect) | 第27页 |
| ·长记忆性和持续性(Long memory and persistence) | 第27页 |
| ·协同运动(comovement) | 第27页 |
| ·几种常见的波动性估计模型 | 第27-30页 |
| ·静态波动率计算模型 | 第27-28页 |
| ·移动平均方法 | 第28-30页 |
| ·简单移动平均方法 | 第28-29页 |
| ·指数移动平均方法 | 第29-30页 |
| ·GARCH模型 | 第30-33页 |
| ·自回归条件异方差模型(ARCH模型) | 第31页 |
| ·一般自回归条件异方差(GARCH) | 第31-32页 |
| ·指数GARCH模型(EGARCH) | 第32-33页 |
| 第四章 样本分析与模型选定 | 第33-41页 |
| ·样本处理 | 第33-41页 |
| ·对数收益率 | 第33-34页 |
| ·分析样本 | 第34-39页 |
| ·正态性检验的概念 | 第34-35页 |
| ·正态性检验 | 第35-39页 |
| ·定性分析 | 第35-37页 |
| ·定量分析 | 第37-39页 |
| ·模型选定 | 第39-41页 |
| 第五章 VaR值的计算 | 第41-42页 |
| ·VaR的计算 | 第41-42页 |
| ·确定模型参数 | 第41页 |
| ·计算VaR值 | 第41-42页 |
| 第六章 计算结果验证与分析 | 第42-46页 |
| ·VaR计算结果验证的概念与必要性 | 第42-43页 |
| ·VaR计算结果检验方法 | 第43-45页 |
| ·Kupiec失败率检验法 | 第44页 |
| ·巴塞尔委员会推荐的检验方法 | 第44-45页 |
| ·验证VaR | 第45-46页 |
| 第七章 结论 | 第46-47页 |
| 附录 | 第47-56页 |
| 附录1 VaR样本及实证结果 | 第47-54页 |
| 附录2 matlab主要程序代码简略 | 第54-56页 |
| 参考文献: | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |