| 绪论 | 第6-9页 |
| 第一章 金融风险概述 | 第9-25页 |
| 第一节 金融风险简介 | 第10-15页 |
| 第二节 传统的金融风险度量方法 | 第15-22页 |
| 第三节 金融风险的防范和控制 | 第22-25页 |
| 第二章 金融衍生工具的风险再造与度量 | 第25-64页 |
| 第一节 金融衍生市场概况 | 第25-28页 |
| 第二节 金融衍生工具的风险再造性 | 第28-29页 |
| 第三节 金融债券与利率 | 第29-35页 |
| 第四节 金融互换 | 第35-37页 |
| 第五节 金融期权 | 第37-49页 |
| 第六节 金融期货与远期 | 第49-64页 |
| 第三章 VaR 方法度量金融风险 | 第64-75页 |
| 第一节 对VaR 度量方法的进一步研究 | 第64-69页 |
| 第二节 VaR 模型的事后检验 | 第69-75页 |
| 第四章 风险度量的贝塔系数方法 | 第75-94页 |
| 第一节 经典的CAPM 模型 | 第75-78页 |
| 第二节 系统风险的特征分析 | 第78-82页 |
| 第三节 系统风险贝塔系数的估计与预测方法 | 第82-86页 |
| 第四节 近期CAPM 模型的发展——时变贝塔的CAPM 模型 | 第86-94页 |
| 第五章 时变贝塔系数在金融市场中的应用 | 第94-110页 |
| 第一节 问题的提出 | 第94-96页 |
| 第二节 所用模型的介绍 | 第96-99页 |
| 第三节 对我国股市的实证研究 | 第99-110页 |
| 第六章 缺失数据下ARMA(1, 1)模型估计方法 | 第110-132页 |
| 第一节 引言 | 第110-112页 |
| 第二节 EM算法简介 | 第112-113页 |
| 第三节 一个数据缺失时参数的估计方法 | 第113-122页 |
| 第四节 连续两个数据缺失时参数的估计方法 | 第122-130页 |
| 第五节 实例应用 | 第130-132页 |
| 结论 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-138页 |
| 攻读博士学位期间发表的主要论文及其它成果 | 第138-139页 |
| 致谢 | 第139-141页 |
| 论文摘要(中文) | 第141-145页 |
| 论文摘要(英文) | 第145页 |
| 吉林大学博士学位论文原创性声明 | 第150页 |