| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-17页 |
| 1. 绪论 | 第17-28页 |
| ·研究背景与意义 | 第17-19页 |
| ·量价关系研究的背景与意义 | 第17-18页 |
| ·金融风险测度研究的背景与意义 | 第18-19页 |
| ·理论综述 | 第19-25页 |
| ·波动率时变参数GARCH族模型理论综述 | 第19-20页 |
| ·量价关系理论综述 | 第20-22页 |
| ·VaR在险价值综述 | 第22-24页 |
| ·参考文献所带来的启示 | 第24-25页 |
| ·研究思路 | 第25-26页 |
| ·构建实验模型并与传统模型进行拟合效果的比较 | 第25页 |
| ·基于模型的拟合结果进行非对称性的细化研究和量价关系分析 | 第25-26页 |
| ·基于实验模型和传统模型进行VaR测度和风险测度效率比较 | 第26页 |
| ·本文特点 | 第26-28页 |
| 2. 量价混合信息GJR-GARCH模型的构建与应用 | 第28-46页 |
| ·GARCH族模型的建模思想与基本形式 | 第28-32页 |
| ·GARCH族模型建模的事前检验和事后检验 | 第32-34页 |
| ·事前检验 | 第32-33页 |
| ·事后检验 | 第33-34页 |
| ·量价混合信息GJR-GARCH模型的建模思想与基本形式 | 第34-38页 |
| ·量价混合信息虚拟变量的构造 | 第35-38页 |
| ·量价混合信息GJR-GARCH模型的建模思想与基本形式 | 第38页 |
| ·VAR的测算与检验方法 | 第38-46页 |
| ·VaR定义 | 第39页 |
| ·VaR的测度方法 | 第39-41页 |
| ·VaR的检验方法 | 第41-46页 |
| 3. 样本数据的搜集与预处理 | 第46-52页 |
| ·样本数据选取 | 第46-47页 |
| ·收益率计算 | 第47-48页 |
| ·收益率分布统计特征 | 第48-49页 |
| ·收益率分布类型识别 | 第49-52页 |
| 4. 实证结果与分析 | 第52-71页 |
| ·GARCH族模型拟合过程与结果的比较 | 第52-57页 |
| ·收益率样本序列统计特征归纳 | 第52页 |
| ·序列长记忆性检验与ARFIMA模型的构建 | 第52-54页 |
| ·均值方程ARMA模型的构建和检验 | 第54-57页 |
| ·基于量价混合信息GJR-GARCH模型拟合结果的量价关系分析 | 第57-64页 |
| ·量价混合信息GJR-GARCH模型拟合结果分析 | 第57-59页 |
| ·基于拟合结果的上证指数量价关系分析 | 第59-64页 |
| ·杠杆效应的细化分析和再理解 | 第60-61页 |
| ·基于回归系数和相关理论的上证指数量价分析 | 第61-64页 |
| ·各类GARCH族模型VAR在险价值测度效果比较 | 第64-71页 |
| ·本文使用的VaR测度和检验方法说明 | 第64-66页 |
| ·各模型的VaR预测和风险预测能力分析 | 第66-71页 |
| ·基于VaR破坏率的风险预测能力分析 | 第66-68页 |
| ·基于VaR检验结果的风险预测能力分析 | 第68-71页 |
| 5. 主要结论 | 第71-76页 |
| ·量价混合信息GJRGARCH模型在拟合效果上具有良好效果 | 第71-72页 |
| ·量价混合信息GJR-GARCH模型能对杠杆效应进行细化分析 | 第72-73页 |
| ·上证指数量价分析相关结论 | 第73-74页 |
| ·基于量价混合信息GJR-GARCH模型和各类GARCH族模型进行的VAR测度和风险预测能力分析 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80-82页 |
| 后记 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 在读期间科研成果目录 | 第86页 |
