| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 论文的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 文章结构 | 第11-13页 |
| 2 VaR 方法原理及运用 | 第13-22页 |
| 2.1 VaR 模型的基本原理 | 第13-14页 |
| 2.2 VaR 的计算方法 | 第14-15页 |
| 2.3 实证数据及参数的选取 | 第15-17页 |
| 2.3.1 样本选取 | 第15-16页 |
| 2.3.2 VaR 计算的参数选取 | 第16-17页 |
| 2.4 数据的基本统计量检验 | 第17-22页 |
| 2.4.1 样本数据的正态性检验 | 第18-20页 |
| 2.4.2 平稳性检验 | 第20-21页 |
| 2.4.3 自相关分析 | 第21-22页 |
| 3 参数法的计算 | 第22-35页 |
| 3.1 方差协方差法 | 第22-23页 |
| 3.2 GARCH‐VaR 法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 GARCH‐VaR 方法的基本原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 GARCH 模型的假设分布 | 第24-25页 |
| 3.3 EGARCH‐VaR 法 | 第25页 |
| 3.4 三种参数法的实证分析 | 第25-34页 |
| 3.4.1 方差协方差法的实证分析 | 第25-26页 |
| 3.4.2 GARCH‐VaR 方法的实证分析 | 第26-30页 |
| 3.4.3 EGARCH‐VaR 方法的实证分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 历史模拟法的计算 | 第35-41页 |
| 4.1 普通历史模拟法 | 第35-36页 |
| 4.2 加权历史模拟法 | 第36-37页 |
| 4.3 两种历史模拟法的实证分析 | 第37-39页 |
| 4.3.1 历史模拟法的实证分析 | 第37-38页 |
| 4.3.2 加权历史模拟法的实证分析 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-41页 |
| 5 蒙特卡洛方法的计算 | 第41-52页 |
| 5.1 基于正态分布的蒙特卡洛模拟 | 第41-43页 |
| 5.2 基于学生 T 分布的蒙特卡洛模拟 | 第43页 |
| 5.3 自举法（bootstrap） | 第43-44页 |
| 5.4 蒙特卡洛方法的实证分析 | 第44-51页 |
| 5.4.1 正态‐蒙特卡洛法的实证分析 | 第44-46页 |
| 5.4.2 T‐蒙特卡洛方法的实证分析 | 第46-48页 |
| 5.4.3 自举法（Bootstrap）的实证分析 | 第48-50页 |
| 5.4.4 三种方法的回溯检验与比较 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 半参数法 | 第52-63页 |
| 6.1 分位数回归 | 第52-54页 |
| 6.2 条件 VaR 法（CVaR） | 第54-56页 |
| 6.3 EVT 极值方法及其实证分析 | 第56-58页 |
| 6.4 半参数法的实证分析 | 第58-62页 |
| 6.4.1 分位数回归的实证分析 | 第58-59页 |
| 6.4.2 CVaR 法的实证分析 | 第59-60页 |
| 6.4.3 EVT 方法的实证分析 | 第60-62页 |
| 6.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 7 VaR 模型检验及比较分析 | 第63-71页 |
| 7.1 Kupiec 检验法 | 第63-65页 |
| 7.2 VaR 描述统计量检验 | 第65-71页 |
| 7.2.1 均值和方差 | 第65-66页 |
| 7.2.2 均值相对偏差与均值平方根相对偏差 | 第66-68页 |
| 7.2.3 RMAPE 统计量 | 第68-69页 |
| 7.2.4 风险准备金的机会成本检验 | 第69-71页 |
| 结论 | 第71-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第80-81页 |