| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-19页 |
| ·研究背景 | 第8-12页 |
| ·风险管理的重要性 | 第8页 |
| ·ETF 产生发展的历史必然性 | 第8-10页 |
| ·ETF 独特的优势 | 第10-12页 |
| ·研究目的及意义 | 第12-13页 |
| ·研究目的 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·VaR 定义及计算方法的研究 | 第13-15页 |
| ·基于GARCH 模型的VaR 实证研究 | 第15-17页 |
| ·主要内容和创新点 | 第17-18页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的创新点 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2.E TF 风险测量的理论基础 | 第19-25页 |
| ·ETF 的内涵分析 | 第19页 |
| ·投资ETF 面临的风险 | 第19-22页 |
| ·传统的ETF 风险测量方法 | 第22-23页 |
| ·灵敏度方法 | 第23页 |
| ·波动性方法 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3.V aR 方法的基础理论 | 第25-38页 |
| ·VaR 的定义及其衍生概念 | 第25-29页 |
| ·VaR 的定义 | 第25-26页 |
| ·边际VaR | 第26-27页 |
| ·增量VaR | 第27-28页 |
| ·成分VaR | 第28-29页 |
| ·VaR 的四个影响要素 | 第29-32页 |
| ·持有期 | 第29-30页 |
| ·置信度 | 第30-31页 |
| ·观察期 | 第31页 |
| ·收益率分布特征 | 第31-32页 |
| ·VaR 计算的基本方法 | 第32-36页 |
| ·历史模拟法 | 第32-33页 |
| ·蒙特卡罗模拟法 | 第33-35页 |
| ·方差——协方差法 | 第35-36页 |
| ·三种计算方法的比较 | 第36页 |
| ·基于历史模拟法和蒙特卡罗模拟的VaR 计算 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4.E TF 风险测量的GARCH-VaR 模型 | 第38-44页 |
| ·GARCH 族模型介绍 | 第38-40页 |
| ·GARCH 模型 | 第38-39页 |
| ·TARCH 模型 | 第39页 |
| ·EGARCH 模型 | 第39-40页 |
| ·GARCH-VaR 模型计算的基本原理 | 第40-41页 |
| ·GARCH-VaR 模型用于测量ETF 市场风险的适用性 | 第41-42页 |
| ·GARCH-VaR 模型准确性检验的方法 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5.G ARCH-VaR 模型在ETF 风险测量中的实证分析 | 第44-56页 |
| ·数据选取及收益率的计算 | 第44-45页 |
| ·数据的选取 | 第44页 |
| ·收益率的计算 | 第44-45页 |
| ·数据的基本统计特征 | 第45-50页 |
| ·正态性检验 | 第45-47页 |
| ·平稳性检验 | 第47-49页 |
| ·自相关性检验 | 第49页 |
| ·ARCH 效应检验 | 第49-50页 |
| ·GARCH 模型的建立 | 第50-53页 |
| ·三种分布形式下模型的参数估计 | 第50-52页 |
| ·所得模型的ARCH-LM 检验 | 第52-53页 |
| ·GARCH 模型的稳定性检验 | 第53-54页 |
| ·VaR 值结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6. 结论与展望 | 第56-57页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |