| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关问题的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 VaR的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 ES的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 Bootstrap方法的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 区间预测的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 Bootstrap方法基础 | 第19-24页 |
| 2.1 非参数Bootstrap方法 | 第19-22页 |
| 2.2 参数Bootstrap方法 | 第22页 |
| 2.3 Wild Bootstrap方法 | 第22-24页 |
| 第三章 基于GARCH类模型的VaR和ES的计算 | 第24-31页 |
| 3.1 GARCH类模型 | 第24-25页 |
| 3.1.1 ARCH模型 | 第24页 |
| 3.1.2 GARCH模型 | 第24-25页 |
| 3.2 VaR的定义及计算 | 第25-27页 |
| 3.2.1 VaR的定义 | 第25页 |
| 3.2.2 VaR的计算方法 | 第25-27页 |
| 3.3 VaR的检验 | 第27-28页 |
| 3.4 ES的定义及计算 | 第28-29页 |
| 3.5 ES的后验分析 | 第29-31页 |
| 第四章 基于Bootstrap方法构建VaR和ES的预测区间 | 第31-42页 |
| 4.1 构建VaR和ES的预测区间 | 第31-36页 |
| 4.1.1 滑动窗宽法 | 第31-32页 |
| 4.1.2 正态分布模型 | 第32-33页 |
| 4.1.3 基于Bootstrap方法构建VaR和ES的预测区间 | 第33-36页 |
| 4.2 预测区间的评价方法 | 第36-38页 |
| 4.3 拟合仿真 | 第38-42页 |
| 4.3.1 对不同方法建立的预测区间的模拟 | 第40-41页 |
| 4.3.2 对不同样本分位数计算方法的模拟 | 第41-42页 |
| 第五章 实证分析 | 第42-48页 |
| 5.1 数据说明及描述 | 第42-43页 |
| 5.2 VaR和ES的计算 | 第43-44页 |
| 5.3 VaR和ES的检验 | 第44-45页 |
| 5.4 VaR和ES的置信区间的建立 | 第45-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56页 |