| 附件 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景及问题提出 | 第11-12页 |
| 1.2 论文的主要工作、结构及创新点 | 第12-15页 |
| 1.2.1 论文的主要工作 | 第12页 |
| 1.2.2 论文的结构 | 第12-13页 |
| 1.2.3 创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 基本理论概述 | 第15-21页 |
| 2.1 幂律分布 | 第15-16页 |
| 2.2 幂律顺序统计量的密度函数 | 第16-17页 |
| 2.3 幂律顺序统计量的条件分布及条件期望 | 第17-19页 |
| 2.4 条件顺序统计量的独立性 | 第19-21页 |
| 第三章 随机序列和S_n分布函数的传统求解方法 | 第21-25页 |
| 3.1 广义中心极限定理法 | 第21-22页 |
| 3.2 最大值法 | 第22-23页 |
| 3.3 Zaliapin法 | 第23页 |
| 3.4 传统求解方法的不足 | 第23-25页 |
| 第四章 随机序列和S_n分布函数的双近似求解方法第四章 随机序列和nS 的分布函数的双近似求解方法 | 第25-35页 |
| 4.1 Zaliapin法的改进 | 第25页 |
| 4.2 拆分阈值k的确定 | 第25-27页 |
| 4.3 nS的分布函数的双近似计算 | 第27-35页 |
| 4.3.1 双近似法下S_n的分布函数 | 第27-28页 |
| 4.3.2 定理（4.2）的证明 | 第28-32页 |
| 4.3.3 双近似法的算法实现 | 第32-35页 |
| 第五章 双近似法在金融风险度量中的应用 | 第35-44页 |
| 5.1 风险度量综述 | 第35-37页 |
| 5.1.1 Va R风险度量指标 | 第35-36页 |
| 5.1.2 CVa R风险度量指标 | 第36-37页 |
| 5.2 厚尾性的判定 | 第37-39页 |
| 5.3 Va R风险度量指标的计算 | 第39-42页 |
| 5.4 CVa R风险度量指标的计算 | 第42-44页 |
| 第六章 结论与展望 | 第44-46页 |
| 6.1 结论 | 第44-45页 |
| 6.2 不足之处及展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 附录 1 | 第48-51页 |
| 附录 2 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |