| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目次 | 第9-12页 |
| 插图和附表清单 | 第12-14页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第14-16页 |
| ·选题背景 | 第14-15页 |
| ·选题目的与意义 | 第15-16页 |
| ·研究思路、方法与框架 | 第16-18页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·研究框架 | 第17-18页 |
| ·研究创新 | 第18-20页 |
| 2 文献综述 | 第20-27页 |
| ·国外相关文献综述 | 第20-23页 |
| ·流动性风险成因及影响因素相关研究 | 第20-21页 |
| ·流动性风险衡量相关研究 | 第21-22页 |
| ·银行流动性风险管理相关研究 | 第22-23页 |
| ·国内流动性研究现状 | 第23-25页 |
| ·总结与评述 | 第25-27页 |
| 3 流动性风险定义及衡量方法相关理论 | 第27-41页 |
| ·流动性及流动性风险定义 | 第27页 |
| ·流动性风险的衡量方法 | 第27-32页 |
| ·静态指标衡量方法 | 第27-28页 |
| ·动态指标衡量方法 | 第28-29页 |
| ·VaR模型估计 | 第29-31页 |
| ·一致性公理与期望损失ES估计 | 第31-32页 |
| ·Copula理论 | 第32-38页 |
| ·二元Copula函数定义及基本性质 | 第32-33页 |
| ·Copula函数分类 | 第33-34页 |
| ·Copula函数的参数估计 | 第34-36页 |
| ·Copula模型的相关性度量及检验 | 第36-38页 |
| ·非参数估计 | 第38-39页 |
| ·Copula模型具体构建步骤 | 第39-41页 |
| 4 我国商业银行内部流动性风险衡量实证分析 | 第41-50页 |
| ·数据来源及变量处理 | 第41-42页 |
| ·基于Copula-Kernel模型的商业银行内部流动性风险衡量 | 第42-48页 |
| ·数据统计及边缘分布函数的估计 | 第42-44页 |
| ·Copula函数的选取与密度函数图 | 第44-47页 |
| ·基于VAR与ES的商业银行内部流动性风险衡量 | 第47-48页 |
| ·实证结论 | 第48-50页 |
| 5 我国商业银行外部流动性风险衡量实证分析 | 第50-61页 |
| ·数据来源及变量选取 | 第50-51页 |
| ·基于Copula-Kemel模型的商业银行外部流动性风险衡量 | 第51-60页 |
| ·数据统计及边缘分布函数的估计 | 第51-54页 |
| ·Copula函数的选取与密度函数图 | 第54-58页 |
| ·基于VAR与ES的银行板块外部流动性风险衡量 | 第58-59页 |
| ·各商业银行外部流动性风险衡量 | 第59-60页 |
| ·实证结论 | 第60-61页 |
| 6 商业银行流动性风险的影响因素实证分析 | 第61-71页 |
| ·面板数据模型原理及类型 | 第61-62页 |
| ·面板数据模型原理 | 第61页 |
| ·常用面板数据模型类型 | 第61-62页 |
| ·数据来源及变量选取 | 第62-65页 |
| ·商业银行流动性风险面板数据模型构建 | 第65-69页 |
| ·单位根检验 | 第65-66页 |
| ·协整检验 | 第66-67页 |
| ·面板数据回归模型构建 | 第67-69页 |
| ·实证结论 | 第69-71页 |
| 7 研究结论与展望 | 第71-74页 |
| ·研究结论 | 第71-73页 |
| ·不足与展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录 | 第79-112页 |
| 作者简历 | 第112页 |