| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 VaR方法的理论 | 第18-25页 |
| 2.1 VaR方法 | 第18-20页 |
| 2.1.1 VaR的概念 | 第18页 |
| 2.1.2 VaR的持有期选择 | 第18-19页 |
| 2.1.3 VaR的置信水平选择 | 第19-20页 |
| 2.2 传统VaR测度方法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 历史模拟法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 蒙特卡洛模拟法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 方差-协方差模拟法 | 第22页 |
| 2.2.4 传统VaR方法的比较 | 第22-23页 |
| 2.3 基于GARCH模型的VaR计算 | 第23-24页 |
| 2.3.1 ARCH模型与GARCH模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 GARCH-VaR模型 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 极值理论 | 第25-31页 |
| 3.1 分块样本极大值的极值理论 | 第25-26页 |
| 3.1.1 极值分布 | 第25-26页 |
| 3.1.2 Fisher-Tippett定理 | 第26页 |
| 3.2 POT模型 | 第26-28页 |
| 3.2.1 Pickands-Balkama-de Haan定理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 GPD分布 | 第28页 |
| 3.3 基于GPD的尾部拟合和分位数估计 | 第28-30页 |
| 3.3.1 确定阈值 | 第28-29页 |
| 3.3.2 广义帕雷托分布模型的参数估计 | 第29页 |
| 3.3.3 F(u)的估计 | 第29页 |
| 3.3.4 尾部拟合及分位数的估计 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 开放式基金风险测度的实证分析 | 第31-52页 |
| 4.1 数据选取与特征分析 | 第31-37页 |
| 4.1.1 正态性检验 | 第31-33页 |
| 4.1.2 平稳性检验 | 第33-34页 |
| 4.1.3 自相关性分析 | 第34-35页 |
| 4.1.4 ARCH效应检验 | 第35-37页 |
| 4.2 GARCH-VaR模型的建立 | 第37-41页 |
| 4.3 GARCH-EVT-VaR模型的建立 | 第41-45页 |
| 4.3.1 GARCH-EVT-VaR方法的实施步骤 | 第41-42页 |
| 4.3.2 GARCH-EVT-VaR的应用 | 第42-45页 |
| 4.4 GARCH-VaR与GARCH-EVT-VaR比较 | 第45-52页 |
| 4.4.1 两种方法的VaR值比较 | 第45-47页 |
| 4.4.2 Kuipiec回测检验 | 第47-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 结论 | 第52-53页 |
| 5.2 展望与不足 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
