| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景 | 第7-14页 |
| ·风险管理的必要性和可行性 | 第7-9页 |
| ·风险的定义 | 第9-11页 |
| ·风险分析的概念 | 第11-12页 |
| ·风险分析基本方法 | 第12-14页 |
| ·风险分析研究现状 | 第14-15页 |
| ·本论文主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 分析框架及数据预处理 | 第17-32页 |
| ·项目背景 | 第18-20页 |
| ·本文风险分析的总体思路 | 第20-25页 |
| ·数据说明及预处理 | 第25-32页 |
| ·数据说明 | 第25页 |
| ·边缘分布确定 | 第25-32页 |
| 第三章 市场需求与成本价格copula拟合及相关性度量 | 第32-62页 |
| ·copula及阿基米德(Archimedean)copula | 第32-35页 |
| ·相关性度量 | 第35-41页 |
| ·线性相关系数 | 第35-37页 |
| ·和谐性度量 | 第37-40页 |
| ·其它相关性度量 | 第40-41页 |
| ·copula拟合优度检验 | 第41-55页 |
| ·基于概率积分变换的拟合优度检验 | 第41-43页 |
| ·基于核密度估计的拟合优度检验 | 第43-45页 |
| ·基于X~2拟合优度检验 | 第45-47页 |
| ·基于生成元核密度的拟合优度检验 | 第47-49页 |
| ·不同方法检验功效模拟研究 | 第49-55页 |
| ·拟合copula | 第55-62页 |
| ·选择最优的copula | 第55-58页 |
| ·已定copula的相关性度量 | 第58-62页 |
| 第四章 利税总额随机梯度Boosting分析 | 第62-80页 |
| ·回归方法、机器学习和函数估计基本思想 | 第62-65页 |
| ·集成学习技术Boosting和Bagging | 第65-67页 |
| ·Boosting算法 | 第65-67页 |
| ·Bagging算法 | 第67页 |
| ·梯度Boosting | 第67-71页 |
| ·模型的控制 | 第71-72页 |
| ·随机梯度Boosting | 第72-73页 |
| ·利税总额的回归分析 | 第73-80页 |
| ·随机梯度Boosting | 第73-78页 |
| ·其它算法比较 | 第78-80页 |
| 第五章 利税风险分析 | 第80-96页 |
| ·2010年机械行业利税总额风险分析 | 第80-88页 |
| ·利税总额概率分布的蒙特卡罗模拟 | 第80-84页 |
| ·2010年利税总额风险度量计算 | 第84-88页 |
| ·2010年天重江天重工公司利税风险分析 | 第88-92页 |
| ·基于工业总产值和钢价格的利税风险分析 | 第92-96页 |
| 第六章 天津重型机械行业发展战略 | 第96-103页 |
| ·天津重型机械行业发展的基础与思路 | 第96-99页 |
| ·天津重型机械行业优势 | 第96-98页 |
| ·天津重型机械行业不足 | 第98页 |
| ·天津重型机械行业发展的思路 | 第98-99页 |
| ·天津发展重型机械行业的规划方案与目标 | 第99-100页 |
| ·天津重型机械成套设备产品发展重点 | 第100-101页 |
| ·天津重型机械行业发展措施与建议 | 第101-103页 |
| 第七章 总结与展望 | 第103-105页 |
| ·研究总结 | 第103-104页 |
| ·研究展望 | 第104-105页 |
| 参考文献 | 第105-114页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第114-115页 |
| 致谢 | 第115页 |