| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·金融风险分析 | 第8-9页 |
| ·国内外股票市场指数 | 第9页 |
| ·文献综述 | 第9-12页 |
| ·金融风险度量方法 | 第9-11页 |
| ·发展瓶颈 | 第11-12页 |
| ·解决途径 | 第12页 |
| ·创新点及论文结构 | 第12-14页 |
| ·创新点 | 第12-14页 |
| 第2章 EVaR相关计算模型 | 第14-18页 |
| ·EVaR的定义 | 第14-15页 |
| ·CARE模型 | 第15-16页 |
| ·一元波动率模型 | 第16-18页 |
| 第3章 模型估计及EVaR计算方法 | 第18-21页 |
| ·经验似然法及其在CARE模型应用 | 第18-19页 |
| ·GARCH类模型的参数估计 | 第19页 |
| ·SV类模型的参数估计 | 第19-20页 |
| ·基于GARCH类和SV类模型的EVaR的计算方法 | 第20-21页 |
| 第4章 基于模拟数据的EVaR分析 | 第21-28页 |
| ·数据 | 第21-22页 |
| ·基于半参数和参数模型的EVaR估计 | 第22-28页 |
| ·基于CARE模型的EVaR估计 | 第22-23页 |
| ·基于GARCH类和SV类模型的EVaR估计 | 第23-25页 |
| ·模拟数据EVaR的返回检验(Back Testing) | 第25-28页 |
| 第5章 基于EVaR的实证分析 | 第28-37页 |
| ·数据 | 第28-30页 |
| ·基于CARE模型的各股指收益序列的EVaR计算 | 第30-32页 |
| ·基于GARCH类和SV模型的各股指收益序列的EVaR计算 | 第32-37页 |
| 第6章 结论与展望 | 第37-38页 |
| ·本文的主要工作 | 第37页 |
| ·进一步的工作 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 附录 | 第41-43页 |
