| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 一、绪论 | 第12-16页 |
| ·选题背景与意义 | 第12-13页 |
| ·文献综述 | 第13-15页 |
| ·论文的内容及创新 | 第15-16页 |
| 二、我国商业银行的市场风险状况 | 第16-23页 |
| ·市场风险的界定 | 第16-17页 |
| ·商业银行市场风险的现状分析 | 第17-19页 |
| ·市场风险度量和控制中存在的问题 | 第19-21页 |
| ·市场风险的成因分析 | 第21-23页 |
| 三、基于VAR模型的风险度量方法 | 第23-38页 |
| ·VaR方法的分析 | 第23-26页 |
| ·一般分布下的VaR | 第23-24页 |
| ·正态分布下的VaR | 第24-25页 |
| ·置信水平和持有期的选取和设置 | 第25-26页 |
| ·VaR模型的计算 | 第26-31页 |
| ·基于历史模拟法计算 | 第26-28页 |
| ·基于蒙特卡洛模拟法计算 | 第28-30页 |
| ·基于灵敏性指标的计算 | 第30-31页 |
| ·GARCH类模型的简介 | 第31-35页 |
| ·VaR方法的评价 | 第35-38页 |
| ·VaR的重要应用 | 第35-36页 |
| ·VaR的优缺点 | 第36-38页 |
| 四、基于VAR模型下的实证分析—以浦发银行为例 | 第38-49页 |
| ·历史资料的整理 | 第38-39页 |
| ·数据的诊断 | 第39-45页 |
| ·正态性检验 | 第39-40页 |
| ·平稳性检验 | 第40-42页 |
| ·自相关检验 | 第42-44页 |
| ·GARCH(1,1)模型 | 第44-45页 |
| ·基于GARCH-VAR方法的数据分析与计算 | 第45-47页 |
| ·单日VaR值 | 第45-47页 |
| ·数据预测准确性的分析 | 第47页 |
| ·基于Monte Carlo模拟方法的数据分析与计算 | 第47-49页 |
| 五、结论与展期 | 第49-53页 |
| ·本文的总结与展望 | 第49-50页 |
| ·业界风险管理的建言 | 第50-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录1 | 第56-75页 |
| 附录2 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |