| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题意义与国内外研究综述 | 第9-13页 |
| ·理论意义 | 第9-10页 |
| ·现实意义 | 第10页 |
| ·国内外研究综述 | 第10-13页 |
| ·本文的研究方法 | 第13页 |
| ·主要内容与创新 | 第13-16页 |
| ·沪深大盘股指收益率分布函数拟合 | 第14页 |
| ·沪深大盘股指收益率时间序列建模 | 第14页 |
| ·沪深股市股票指数风险的VaR度量 | 第14页 |
| ·本文的创新 | 第14-16页 |
| 2 沪深大盘股指收益率分布函数拟合 | 第16-33页 |
| ·描述股市收益率的几种分布函数 | 第17-20页 |
| ·正态分布 | 第17页 |
| ·稳定的Paretian分布 | 第17-18页 |
| ·混合分布 | 第18-19页 |
| ·广义贝塔分布GB2 | 第19-20页 |
| ·沪深大盘股指收益率的基本分布特征 | 第20-27页 |
| ·沪深大盘股指收益率序列的基本数字特征 | 第21-22页 |
| ·正态性假设的检验 | 第22-25页 |
| ·收益率分形特征的初步分析 | 第25-27页 |
| ·收益率分布函数的选择与拟合 | 第27-33页 |
| ·稳定Paretian分布参数拟合的理论基础 | 第28-30页 |
| ·稳定Paretian分布参数拟合的实证分析 | 第30-33页 |
| 3 沪深大盘股指收益率时间序列建模 | 第33-63页 |
| ·时间序列模型的基本概念 | 第34-45页 |
| ·时间序列的平稳性 | 第36-41页 |
| ·单位根检验 | 第41-45页 |
| ·GARCH类时间序列模型的理论基础 | 第45-50页 |
| ·GARCH模型 | 第46-47页 |
| ·EGARCH模型 | 第47-48页 |
| ·TGARCH模型 | 第48-49页 |
| ·GARCH-M模型 | 第49页 |
| ·ARCH-LM检验 | 第49-50页 |
| ·GARCH类时间序列模型的实证分析 | 第50-63页 |
| ·沪市上证指数收益率序列的实证分析 | 第50-56页 |
| ·深市深圳综指收益率序列的实证分析 | 第56-61页 |
| ·实证模型小结 | 第61-63页 |
| 4 沪深股市股票指数风险的VaR度量 | 第63-79页 |
| ·VaR的理论基础 | 第63-66页 |
| ·VaR的定义 | 第64-65页 |
| ·VaR模型的准确性检验 | 第65-66页 |
| ·VaR的实证分析 | 第66-74页 |
| ·收益率正态分布假设的静态 VaR计算 | 第66-67页 |
| ·收益率稳定Paretian分布假设的静态VaR计算 | 第67-68页 |
| ·基于经验分位数的静态VaR计算 | 第68-69页 |
| ·基于David Li半参数法的静态VaR计算 | 第69-71页 |
| ·基于GARCH类模型的动态VaR计算 | 第71-74页 |
| ·VaR计算的总结 | 第74-76页 |
| ·VaR在股指期货中的应用 | 第76-79页 |
| 5 结束语 | 第79-81页 |
| ·本文的主要结论 | 第79页 |
| ·本文的未尽之处 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |