| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究方法及结构安排 | 第11-13页 |
| ·研究方法 | 第11-12页 |
| ·结构安排 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13页 |
| ·国外研究现状 | 第13页 |
| ·国内研究现状 | 第13页 |
| ·研究的内容及主要创新 | 第13-15页 |
| 第二章 VaR 定义及其计算方法 | 第15-21页 |
| ·VaR 定义 | 第15-16页 |
| ·VaR 计算方法分析 | 第16-19页 |
| ·历史模拟法 | 第16-17页 |
| ·蒙特卡罗模拟法 | 第17-18页 |
| ·方差－协方差法 | 第18-19页 |
| ·VaR 的特点及应用 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 极值理论 | 第21-31页 |
| ·极值理论概述 | 第21-24页 |
| ·极值概念与性质 | 第21-22页 |
| ·极值分布类型 | 第22-23页 |
| ·广义极值分布 | 第23-24页 |
| ·区间极大值模型 | 第24-25页 |
| ·超阈值极值理论模型 | 第25-29页 |
| ·广义帕累托分布 | 第26-27页 |
| ·阈值模型 | 第27-28页 |
| ·阈值选取 | 第28-29页 |
| ·GARCH-EVT 模型的 VaR 研究 | 第29页 |
| ·模型的回测检验 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实证分析 | 第31-50页 |
| ·基本数据分析 | 第31-35页 |
| ·基本描述统计量 | 第31-32页 |
| ·序列的平稳性检验和相关性检验 | 第32-33页 |
| ·异方差检验 | 第33-35页 |
| ·超阈值模型的参数估计及 VaR 应用 | 第35-39页 |
| ·复合超阈值模型的参数估计及 VaR 应用 | 第39-46页 |
| ·极值指标的引入及极值指标的估计 | 第41-42页 |
| ·Poisson-gp 复合超阈值模型的建立 | 第42-44页 |
| ·Poisson-gp 复合超阈值模型的 VaR 应用 | 第44-46页 |
| ·各模型的计算结果及比较 | 第46-47页 |
| ·模型的诊断与有效性检验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附件 | 第58页 |