| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 创业板市场风险 | 第9-10页 |
| 1.2 风险度量方法 VaR 与 ES | 第10-11页 |
| 1.3 相关文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3.1 风险价值 VaR | 第11-12页 |
| 1.3.2 期望巨额损失值 ES | 第12-13页 |
| 1.4 主要研究内容和文章基本架构 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第14-15页 |
| 第2章 VaR 和 ES 基础理论 | 第15-24页 |
| 2.1 ES 方法的历史逻辑 | 第15-16页 |
| 2.2 ES 的概念及原理 | 第16-24页 |
| 2.2.1 VaR 与分位数 | 第16-18页 |
| 2.2.2 一致性风险度量 | 第18-19页 |
| 2.2.3 ES 和 CVaR 的定义与性质 | 第19-24页 |
| 第3章 基于 ARMA-GARCH 模型的创业板实证研究 | 第24-46页 |
| 3.1 基于分析市场波动性的 ARMA-GARCH 模型 | 第24-28页 |
| 3.1.1 ARMA（m,n）模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 ARCH（q）模型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 GARCH 族模型 | 第26-28页 |
| 3.2 基于 GARCH 模型的 VaR 和 ES 的计算 | 第28-30页 |
| 3.3 模型的建立 | 第30-31页 |
| 3.4 模型的准确性检验 | 第31-32页 |
| 3.5 实证分析 | 第32-46页 |
| 3.5.1 数据的选取与基本分析 | 第32-36页 |
| 3.5.2 GARCH 类模型的构建 | 第36-40页 |
| 3.5.3 模型结果比较分析 | 第40-46页 |
| 第4章 基于向量自回归模型的创业板外部风险因素研究 | 第46-57页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 VAR 模型及相关理论 | 第47-50页 |
| 4.2.1 VAR 模型的理论介绍 | 第47页 |
| 4.2.2 协整的含义及其在实证研究中的应用 | 第47-49页 |
| 4.2.3 单位根检验 | 第49页 |
| 4.2.4 格兰杰（Granger）因果检验 | 第49-50页 |
| 4.3 创业板和中小板相互影响的实证分析 | 第50-56页 |
| 4.3.1 样本描述 | 第50-51页 |
| 4.3.2 单位根检验 | 第51页 |
| 4.3.3 协整检验 | 第51-53页 |
| 4.3.4 格兰杰（Granger）因果检验 | 第53页 |
| 4.3.5 向量自回归（VAR）模型检验 | 第53-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论 | 第57-59页 |
| 5.1 全文总结 | 第57-58页 |
| 5.2 不足与展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间已发表的论文 | 第63页 |
