| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 一. 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2.1 VaR和CVaR的定义 | 第8-9页 |
| 1.2.2 VaR的不足及意义 | 第9页 |
| 1.2.3 CVaR对VaR的改进 | 第9-10页 |
| 1.3 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.3.1 CVaR的研究概况 | 第10页 |
| 1.3.2 ES的研究概况 | 第10-11页 |
| 1.3.3 CES的定义 | 第11-12页 |
| 1.4 模型方法 | 第12页 |
| 1.5 本文的主要内容和创新点 | 第12页 |
| 1.6 论文的结论 | 第12-14页 |
| 二. 统计模型及方法 | 第14-19页 |
| 2.1 理论基础 | 第14-16页 |
| 2.2 窗宽的选择 | 第16-19页 |
| 2.2.1 西尔弗曼的大拇指法则 | 第17页 |
| 2.2.2 极大光滑原则 | 第17-18页 |
| 2.2.3 交叉验证法 | 第18-19页 |
| 三. 模拟研究 | 第19-29页 |
| 3.1 函数的选取及数据处理 | 第19-25页 |
| 3.1.1 AR(1) | 第24页 |
| 3.1.2 MA(1) | 第24-25页 |
| 3.2 对比模拟 | 第25-29页 |
| 3.2.1 核权估计Nadaraya-Watson介绍 | 第25-26页 |
| 3.2.2 结果对比 | 第26-29页 |
| 四. 实证分析 | 第29-37页 |
| 4.1 数据来源 | 第29-31页 |
| 4.2 对上证指数和沪深300指数进行单位根检验 | 第31-33页 |
| 4.2.1 单位根检验原理 | 第31页 |
| 4.2.2 单位根检验 | 第31-33页 |
| 4.3 R软件模拟 | 第33-37页 |
| 4.3.1 上证指数的风险指标估计值如下 | 第34-35页 |
| 4.3.2 沪深300指数的风险指标估计值如下 | 第35-37页 |
| 五. 结论 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |