中国股票市场不同行业VaR风险价值测度--基于GARCH族模型
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9页 |
| 1.1.1 研究行业风险的意义 | 第9页 |
| 1.1.2 行业风险管理提高公司业绩 | 第9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究框架 | 第11页 |
| 1.4 创新与不足 | 第11-13页 |
| 第2章 风险测度相关理论 | 第13-20页 |
| 2.1 金融风险测度 | 第13-14页 |
| 2.1.1 衡量风险测度的标准 | 第13-14页 |
| 2.2 传统的风险测度 | 第14-16页 |
| 2.2.1 方差 | 第14页 |
| 2.2.2 方差分析风险 | 第14-16页 |
| 2.3 传统工具的思考与发展 | 第16-20页 |
| 2.3.1 金融数据的基本统计特性 | 第16-17页 |
| 2.3.2 实例说明传统工具的不足 | 第17-19页 |
| 2.3.3 方差测度风险的思考和改进 | 第19-20页 |
| 第3章 VaR相关理论 | 第20-29页 |
| 3.1 现代的风险测度——VaR | 第20-21页 |
| 3.1.1 收益VaR与$VaR | 第20页 |
| 3.1.2 VaR的不足 | 第20-21页 |
| 3.2 GARCH模型及扩展模型 | 第21-24页 |
| 3.2.1 GARCH模型的由来及应用 | 第21-23页 |
| 3.2.2 GARCH模型的扩展 | 第23-24页 |
| 3.2.3 极大似然估计 | 第24页 |
| 3.3 VaR测定方法 | 第24-29页 |
| 3.3.1 参数法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 历史模拟法 | 第26页 |
| 3.3.3 蒙特卡洛模拟法 | 第26-29页 |
| 第4章 实证分析 | 第29-50页 |
| 4.1 数据选取 | 第29页 |
| 4.2 参数估计 | 第29-32页 |
| 4.3 多种方法计算VaR | 第32-40页 |
| 4.3.1 参数法 | 第32-35页 |
| 4.3.2 历史模拟法 | 第35-36页 |
| 4.3.3 蒙特卡洛模拟法 | 第36-40页 |
| 4.4 结果讨论 | 第40-50页 |
| 4.4.1 实验结果分析 | 第40-48页 |
| 4.4.2 与已有研究比对 | 第48-50页 |
| 总结 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录A | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
