摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
目录 | 第6-9页 |
1 引言 | 第9-16页 |
·本文的研究背景和研究目的 | 第9-10页 |
·研究背景 | 第9页 |
·研究目的 | 第9-10页 |
·对国内外关于风险度量研究方法的综述 | 第10-15页 |
·均值方差分析方法 | 第10-11页 |
·灵敏度分析方法 | 第11-12页 |
·VaR值度量 | 第12-15页 |
·国际上VaR值度量方法的研究及CVaR值度量的提出 | 第12-13页 |
·我国对VaR值和CVaR值的研究情况 | 第13-14页 |
·国内外VaR值度量研究的最新趋势 | 第14-15页 |
·本文的创新之处 | 第15-16页 |
·研究对象上的创新 | 第15页 |
·研究方法上的创新 | 第15-16页 |
2 股指期货风险评述及实证对象的确定 | 第16-22页 |
·股指期货的发展在我国推出的重要意义 | 第16-17页 |
·股指期货的主要风险种类 | 第17-18页 |
·市场风险 | 第17-18页 |
·基差风险 | 第18页 |
·本文实证对象的选择 | 第18-22页 |
·H股指数期货 | 第19页 |
·新加坡A50股指期货 | 第19-20页 |
·沪深300股指期货 | 第20-22页 |
3 VaR值的计算方法及其改进—CVaR值 | 第22-27页 |
·VaR值计算的基本原理 | 第22页 |
·VaR值的主要计算方法 | 第22-25页 |
·参数方法 | 第22-23页 |
·单一资产不同分布法 | 第23页 |
·组合资产不同分布法(协方差矩阵法) | 第23页 |
·极值理论方法 | 第23页 |
·非参数方法 | 第23-24页 |
·历史模拟法 | 第23-24页 |
·蒙特卡罗模拟法 | 第24页 |
·参数方法与非参方法的优劣比较 | 第24-25页 |
·VaR的改进—CVaR模型 | 第25-26页 |
·VaR和CVaR的检验 | 第26-27页 |
4 本文采用VaR和CVaR的计算方法 | 第27-36页 |
·GARCH族模型 | 第27-29页 |
·GARCH(p,q)模型 | 第27-28页 |
·EGARCH模型 | 第28-29页 |
·PARCH模型 | 第29页 |
·基于GARCH族模型中残差不同分布下VaR和CVaR值的计算 | 第29-32页 |
·GARCH族模型下收益残差的三种分布假设 | 第29-30页 |
·在收益残差不同分布下VaR和CVaR值的计算 | 第30-32页 |
·极值理论模型 | 第32-34页 |
·极值理论中POT模型 | 第32-33页 |
·EVT-POT模型下阀值的计算 | 第33页 |
·EVT-GARCH模型中VaR和CVaR的计算 | 第33-34页 |
·本文所采用的计算VaR值的方法逻辑图 | 第34-36页 |
5 VaR与CVaR模型对H股指数期货风险度量的实证研究 | 第36-54页 |
·数据的描述 | 第36页 |
·正态性检验 | 第36-38页 |
·平稳性检验 | 第38-42页 |
·单位根检验 | 第38页 |
·序列相关性检验 | 第38-40页 |
·对均值方程拟和后的残差自相关检验 | 第40-41页 |
·残差的ARCH-LM检验 | 第41-42页 |
·GARCH族模型中参数的估计及VaR与CVaR值的计算 | 第42-47页 |
·正态分布下计算VaR和CVaR的值 | 第42-43页 |
·T分布下计算VaR和CVaR值 | 第43-45页 |
·GED分布下计算VaR和CVaR的值 | 第45-47页 |
·EVT-GARCH模型下VaR和CVaR值的计算 | 第47-51页 |
·阀值的确定 | 第47-48页 |
·参数的求解与损失分位数的计算 | 第48-49页 |
·EVT-GARCH模型下计算VaR和CVaR的值 | 第49-51页 |
·VaR值的计算 | 第49-50页 |
·CVaR值的计算 | 第50-51页 |
·基于残差不同分布算法和EVT-GARCH模型的比较 | 第51-52页 |
·基于最优模型(GED-PARCH)的预测应用 | 第52-54页 |
6 结论和政策建议 | 第54-57页 |
·结论 | 第54-55页 |
·建议 | 第55-57页 |
·重视VaR和CVaR值风险度量方法的使用 | 第55页 |
·大力培育机构投资者 | 第55-56页 |
·加强复合型金融人才的培养 | 第56-57页 |
致谢 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-60页 |
在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第60-61页 |
详细摘要 | 第61-73页 |