| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 引论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究对象 | 第8页 |
| 1.3 本文主要内容和创新点 | 第8-10页 |
| 2 准备工作 | 第10-17页 |
| 2.1 重要抽样算法 | 第10-12页 |
| 2.2 信用风险组合的正态Copula模型 | 第12-14页 |
| 2.3 两步重要抽样算法 | 第14-17页 |
| 3 复杂重要分布函数的抽样算法 | 第17-20页 |
| 3.1 Markov链及性质 | 第17-18页 |
| 3.2 Metropolis-Hastings算法简介 | 第18-20页 |
| 4 两步重要抽样算法优化 | 第20-25页 |
| 4.1 重要分布函数q~*(z)的构造 | 第20-22页 |
| 4.2 关于q~*(z)的MH抽样 | 第22-23页 |
| 4.3 ISMH算法 | 第23-25页 |
| 5 数值分析 | 第25-28页 |
| 6 总结 | 第28-29页 |
| 6.1 内容总结 | 第28页 |
| 6.2 未来展望 | 第28-29页 |
| 参考文献 | 第29-32页 |
| 致谢 | 第32-33页 |