| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 1. 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究框架与结构 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的创新与不足之处 | 第12-16页 |
| 1.3.1 本文的创新之处 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的不足之处与改进方向 | 第13-16页 |
| 2. 文献综述 | 第16-29页 |
| 2.1 风险衡量的标准——VAR和ES | 第16-18页 |
| 2.2 计算VAR的传统方法介绍 | 第18-25页 |
| 2.2.1 方差协方差方法(Variance-Covariance method) | 第18-19页 |
| 2.2.2 历史模拟法(Historical simulation method) | 第19-21页 |
| 2.2.3 蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo simulation method) | 第21-23页 |
| 2.2.4 三种传统计算方法的评价 | 第23-25页 |
| 2.3 国外极值理论的研究成果 | 第25-26页 |
| 2.4 国内极值理论的研究成果 | 第26-29页 |
| 3. 模型设计 | 第29-42页 |
| 3.1 极值理论 | 第29-35页 |
| 3.1.1 BMM模型的理论基础 | 第29-33页 |
| 3.1.2 POT模型的理论基础 | 第33-35页 |
| 3.2 ARMA-GARCH模型 | 第35-40页 |
| 3.2.1 ARMA模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 GARCH模型 | 第36-37页 |
| 3.2.3 GARCH模型的拓展 | 第37-39页 |
| 3.2.4 GARCH模型的参数估计 | 第39-40页 |
| 3.3 风险测度模型精确度检验 | 第40-42页 |
| 4. 实证分析 | 第42-62页 |
| 4.1 样本数据与描述统计量 | 第42-47页 |
| 4.1.1 正态性检验 | 第42-44页 |
| 4.1.2 平稳性检验 | 第44页 |
| 4.1.3 波动聚集性检验 | 第44-47页 |
| 4.2 POT模型的应用 | 第47-51页 |
| 4.2.1 样本时间长度选择 | 第47页 |
| 4.2.2 阈值选择 | 第47-49页 |
| 4.2.3 模型的拟合优度 | 第49-51页 |
| 4.3 后验结果展示 | 第51-59页 |
| 4.4 实证小结 | 第59-62页 |
| 5. 展望与结语 | 第62-65页 |
| 5.1 极值理论研究存在的问题 | 第62-63页 |
| 5.2 结语 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
