| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究内容 | 第8页 |
| ·文章结构 | 第8-11页 |
| 第二章 风险投资理论 | 第11-17页 |
| ·风险预测模型 | 第11-14页 |
| ·historical 模型 | 第11-12页 |
| ·implied 模型 | 第12-13页 |
| ·预测range 模型 | 第13-14页 |
| ·风险度量指标及其数学模型 | 第14-16页 |
| ·LPM(Lower Partial Moment)模型 | 第14页 |
| ·UPM(Upper Partial Moment)模型 | 第14-15页 |
| ·UPM-ξLPM 模型 | 第15页 |
| ·CVAR (Conditional Value at Risk)模型 | 第15-16页 |
| ·MV(mean-variance)模型 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第三章 原-对偶内点算法理论 | 第17-37页 |
| ·单纯形法与内点法的比较 | 第17-21页 |
| ·单纯形法 | 第17-18页 |
| ·内点法 | 第18-19页 |
| ·内点法与单纯形法的比较 | 第19-21页 |
| ·对偶理论 | 第21-24页 |
| ·问题描述及数学模型 | 第22页 |
| ·对偶问题的经济学解释 | 第22-24页 |
| ·原-对偶内点算法 | 第24-36页 |
| ·原-对偶内点算法的基本思想 | 第24-25页 |
| ·收敛性证明 | 第25-26页 |
| ·路径跟随 | 第26-27页 |
| ·移动的方向和步长 | 第27-30页 |
| ·原-对偶内点算法 | 第30页 |
| ·多项式时间终止的证明 | 第30-33页 |
| ·实际计算步骤 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第四章 原-对偶内点算法在风险投资领域的应用 | 第37-59页 |
| ·原-对偶内点算法用于风险度量指标 | 第37页 |
| 最优化计算的基本思想 | 第37-40页 |
| ·原始指数数据到金融指数数据的映射 | 第38-39页 |
| ·Monte Carlo 场景模拟 | 第39-40页 |
| ·最优化计算 | 第40页 |
| ·各种风险度量指标应用于本系统的具体实现 | 第40-53页 |
| ·LPM 模型的具体实现 | 第42-48页 |
| ·UPM 模型的具体实现 | 第48-50页 |
| ·UPM-ξLPM 模型的具体实现 | 第50-52页 |
| ·CVaR 模型的具体实现 | 第52-53页 |
| ·最优化计算实验设计及仿真结果分析 | 第53-58页 |
| ·实验环境及数据 | 第53-54页 |
| ·实验结果的时间效率分析 | 第54-55页 |
| ·实验结果的风险投资准确性分析 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第五章 对原-对偶内点算法的改进及应用展望 | 第59-63页 |
| ·对现有算法的改进 | 第59-60页 |
| ·原-对偶内点算法的应用展望 | 第60-63页 |
| 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-68页 |
