| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 前言 | 第9-16页 |
| 1.1 本文研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究方法和研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第14页 |
| 1.4.2 研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 风险管理的VaR模型 | 第16-21页 |
| 2.1 VaR的定义 | 第16页 |
| 2.2 VaR的基本计算方法 | 第16-21页 |
| 2.2.1 历史模拟法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 蒙特卡罗模拟法 | 第17页 |
| 2.2.3 方差—协方差法 | 第17-18页 |
| 2.2.4 极值理论 | 第18-21页 |
| 第3章 ARMA-GARCH-VaR组合模型 | 第21-24页 |
| 3.1 ARMA模型 | 第21页 |
| 3.2 ARMA-GARCH模型简介 | 第21-23页 |
| 3.3 ARMA-GARCH-VaR模型 | 第23-24页 |
| 第4章 ARMA-GARCH-VaR组合模型的改进 | 第24-27页 |
| 4.1 极差-ARMA-GARCH模型 | 第24-25页 |
| 4.2 极差-ARMA-GARCH-VaR模型 | 第25页 |
| 4.3 极差-ARMA-GARCH-POT-VaR模型 | 第25-27页 |
| 第5章 实证分析 | 第27-38页 |
| 5.1 样本数据的收集和处理 | 第27-31页 |
| 5.1.1 数据的选取 | 第27-28页 |
| 5.1.2 基本特征分析和正态性检验 | 第28-29页 |
| 5.1.3 平稳性检验 | 第29-30页 |
| 5.1.4 相关性检验 | 第30页 |
| 5.1.5 ARCH检验 | 第30-31页 |
| 5.2 GARCH类模型的收益率波动性分析 | 第31-33页 |
| 5.2.1 ARMA-GARCH模型的收益率波动分析和模型的建立 | 第31-32页 |
| 5.2.2 极差-ARMA-GARCH模型的波动分析和模型的建立 | 第32-33页 |
| 5.3 极差-ARMA-GARCH模型的残差序列分析 | 第33-34页 |
| 5.3.1 极差-ARMA-GARCH模型的残差检验 | 第33页 |
| 5.3.2 极差-ARMA-GARCH模型的残差自相关分析 | 第33-34页 |
| 5.4 深证成指的风险度量 | 第34-38页 |
| 5.4.1 基于ARMA-GARCH模型对VaR的估计 | 第34页 |
| 5.4.2 基于极差-ARMA-GARCH模型的VaR估计 | 第34-35页 |
| 5.4.3 基于极差-ARMA-GARCH-POT模型的VaR估计 | 第35页 |
| 5.4.4 VaR的准确性检验和模型的比较分析 | 第35-38页 |
| 第6章 结论分析与展望 | 第38-41页 |
| 6.1 结论分析 | 第38-39页 |
| 6.2 本文的不足和以后的研究方向 | 第39-40页 |
| 6.3 本文以后的研究方向 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 致谢 | 第44-47页 |
| 在学期间的科研情况 | 第47页 |
