基于极值方法的VaR和CVaR评估
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 综 述 | 第8-13页 |
| ·VaR产生的背景 | 第8页 |
| ·VaR的优缺点及CVaR的产生 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文所作工作及创新之处 | 第11-12页 |
| ·本文结构 | 第12-13页 |
| 2 评估VaR 和CVaR的现有方法 | 第13-20页 |
| ·计算VaR的现有方法 | 第13-15页 |
| ·计算CVaR的现有方法 | 第15-18页 |
| ·上述方法的比较评价 | 第18-20页 |
| 3 评估VaR和CVaR的阈值法 | 第20-27页 |
| ·理论基础 | 第20-21页 |
| ·阈值法 | 第21-23页 |
| ·异方差阈值法 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 4 评估VaR和CVaR的峰值法 | 第27-33页 |
| ·理论基础 | 第27-29页 |
| ·峰值法 | 第29-30页 |
| ·异方差峰值法 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 5 评估VaR和CVaR的参数估计和返回检验 | 第33-44页 |
| ·GP分布参数估计 | 第33-36页 |
| ·GEV分布参数估计 | 第36-38页 |
| ·AR(1)-GARCH(1,1)模型参数估计 | 第38-39页 |
| ·SVM模型参数估计 | 第39-41页 |
| ·VaR和CVaR的返回检验(backtest) | 第41-44页 |
| 6 峰值法评估VaR和CVaR的实证分析 | 第44-50页 |
| ·背景 | 第44页 |
| ·样本数据的探索分析 | 第44-47页 |
| ·VaR和CVaR的计算 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 7 结论与展望 | 第50-52页 |
| 致 谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录: 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第57页 |
