| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1. 导论 | 第11-17页 |
| ·背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-14页 |
| ·研究目的 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·创新点 | 第16-17页 |
| 2. 原理和方法 | 第17-56页 |
| ·极值理论应用 | 第17-25页 |
| ·块极大值法 | 第17-18页 |
| ·过阈值峰值法(POT) | 第18-19页 |
| ·阀值的选择 | 第19-20页 |
| ·超值均值图形法 | 第20页 |
| ·参数和分位数估计 | 第20-22页 |
| ·超值拟合 | 第22-24页 |
| ·极端值VaR值 | 第24-25页 |
| ·依赖性概念与COPULA | 第25-27页 |
| ·依赖性的测度 | 第25-27页 |
| ·COPULA估计和检验方法 | 第27-32页 |
| ·Copula的选择和估计 | 第27-31页 |
| ·条件Copula的估计 | 第31-32页 |
| ·风险度量 | 第32-38页 |
| ·VaR | 第32-34页 |
| ·风险价值的组成部分 | 第34-35页 |
| ·VaR的评价 | 第35-36页 |
| ·期望损失 | 第36-38页 |
| ·后向检验 | 第38-53页 |
| ·后向检验的要点 | 第39页 |
| ·无条件覆盖 | 第39-40页 |
| ·独立性 | 第40-41页 |
| ·条件覆盖 | 第41-42页 |
| ·后向检验误差 | 第42页 |
| ·势分析 | 第42-43页 |
| ·后向检验方法 | 第43-52页 |
| ·期望损失的后向检验 | 第52-53页 |
| ·判别藤式模型的统计检验 | 第53-56页 |
| ·Vuong检验 | 第53-54页 |
| ·AIC和修正后AICc | 第54-55页 |
| ·贝叶斯信息标准(Bayesian information Criterion) | 第55-56页 |
| 3. 使用半参数边缘分布和藤式COPULA的VAR以及期望损失的估计 | 第56-71页 |
| ·COPULA函数的边缘分布 | 第56-58页 |
| ·使用藤式COPULA的依赖性建模 | 第58-69页 |
| ·C-和D-藤式copula的介绍 | 第58-59页 |
| ·使用配对Copula的多元分布分解 | 第59-65页 |
| ·藤结构 | 第65-67页 |
| ·成对copula分解的参数估计 | 第67-69页 |
| ·使用成对COPULA分解和MONTE CARLO仿真来计算在险价值 | 第69-71页 |
| 4 实证分析 | 第71-109页 |
| ·使用GARCH-EVT和藤式COPULA的在险价值的估计 | 第71-96页 |
| ·数据描述和初步检验 | 第71-77页 |
| ·探索性数据分析 | 第77-78页 |
| ·使用EVT对边缘分布建模 | 第78-84页 |
| ·使用藤式Copula的依赖性建模 | 第84-91页 |
| ·在险价值的后向检验：模型的相对表现 | 第91-94页 |
| ·期望损失 | 第94-96页 |
| ·使用GARCH-EVT和藤式COPULA对极端值的依赖性建模 | 第96-109页 |
| ·数据描述和初步检验 | 第96-100页 |
| ·探索性数据分析 | 第100-106页 |
| ·用于尾部的C-和D-藤式模型比较 | 第106页 |
| ·用于C-藤的尾部成对copula构建 | 第106-107页 |
| ·结果和讨论 | 第107页 |
| ·极端值依赖性建模总结 | 第107-109页 |
| 5. 总结和建议 | 第109-111页 |
| ·实证研究总结 | 第109-110页 |
| ·关于未来研究的建议 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-119页 |
| 附录一 | 第119-141页 |
| 附录二 | 第141-145页 |
