| 目录 | 第2-3页 |
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 文献综述 | 第7-11页 |
| 1.2.1 国外的研究成果 | 第7-9页 |
| 1.2.2 国内的研究成果 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要内容和可能的创新点 | 第11-13页 |
| 第二章 VaR计算的理论基础 | 第13-18页 |
| 2.1 VaR的定义与计算方法 | 第13-14页 |
| 2.2 蒙特卡罗方法与拟蒙特卡罗方法 | 第14-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于拟蒙特卡罗方法的VaR计算方法和步骤 | 第18-31页 |
| 3.1 建立风险因子的分布模型 | 第19-20页 |
| 3.2 利用拟蒙特卡罗方法计算VaR | 第20-28页 |
| 3.2.1 根据均匀分布随机数生成符合特定随机模型的风险因子的方法 | 第21-22页 |
| 3.2.2 蒙特卡罗模拟法产生均匀分布随机数的缺陷与不足 | 第22-25页 |
| 3.2.3 拟蒙特卡罗模拟法产生均匀分布随机数 | 第25-27页 |
| 3.2.4 在相应的置信水平下计算VaR | 第27-28页 |
| 3.3 VaR的准确性检验 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 对上证指数进行统计性检验和拟合 | 第31-38页 |
| 4.1 上证指数收益率的正态性检验 | 第31-33页 |
| 4.2 一般误差分布对风险因子建模 | 第33-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 拟蒙特卡罗方法在VaR计算中的实证研究 | 第38-45页 |
| 5.1 利用拟蒙特卡罗方法生成符合风险因子随机分布随机数 | 第38-40页 |
| 5.2 拟蒙特卡罗方法计算VaR的收敛性分析 | 第40-42页 |
| 5.3 拟蒙特卡罗方法计算VaR的准确性检验 | 第42-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 总结 | 第45-47页 |
| 6.1 本文主要结论 | 第45页 |
| 6.2 待解决的问题与进一步研究 | 第45-47页 |
| 注释 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 后记-致谢 | 第52-53页 |
