基于经验模式分解(EMD)的VaR估计及应用
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景 | 第9-11页 |
1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
1.3.1 VaR的理论假设与传统计算方法 | 第12-13页 |
1.3.2 VaR计算模型的拓展研究现状 | 第13-15页 |
1.3.3 EMD在金融领域的应用研究现状 | 第15-16页 |
1.4 论文结构 | 第16-17页 |
第二章 VaR理论及传统计算方法 | 第17-22页 |
2.1 VaR的基本理论 | 第17页 |
2.2 VaR的主要计算方法 | 第17-19页 |
2.2.1 解析法(参数) | 第17-18页 |
2.2.2 历史模拟法(非参数) | 第18-19页 |
2.3 资产组合情形下的VaR计算 | 第19-21页 |
2.3.1 方差协方差法 | 第19-20页 |
2.3.2 Delta-正态模型 | 第20-21页 |
2.4 本章小结 | 第21-22页 |
第三章 基于EMD的VaR估计算法设计 | 第22-32页 |
3.1 EMD的起源和应用 | 第22-23页 |
3.2 EMD分解算法介绍 | 第23-26页 |
3.2.1 经验模式分解的核心概念 | 第23-24页 |
3.2.2 经验模式分解算法 | 第24-26页 |
3.3 基于EMD的VaR估计算法设计 | 第26-29页 |
3.3.1 IMF的重划分 | 第26-28页 |
3.3.2 基于EMD的VaR估计 | 第28-29页 |
3.4 Kupiec LR 后验分析 | 第29页 |
3.5 基于EMD的VaR估计流程 | 第29-31页 |
3.6 本章小结 | 第31-32页 |
第四章 估算精度影响因素研究和稳定性检验 | 第32-40页 |
4.1 数据选取 | 第32页 |
4.2 IMF重组结果检验 | 第32-33页 |
4.3 噪声部分检验 | 第33-35页 |
4.4 趋势部分的预测精度研究 | 第35-39页 |
4.4.1 趋势部分的短期预测 | 第36-37页 |
4.4.2 趋势部分的长期预测 | 第37-39页 |
4.5 本章小结 | 第39-40页 |
第五章 应用分析 | 第40-52页 |
5.1 单资产情形下风险价值的计算分析 | 第40-46页 |
5.1.1 数据描述 | 第40页 |
5.1.2 过程分析 | 第40-42页 |
5.1.3 模型检验和对比 | 第42-46页 |
5.2 资产组合情形下的VaR计算 | 第46-51页 |
5.2.1 数据描述 | 第46-47页 |
5.2.2 统计与计算 | 第47-49页 |
5.2.3 后验结果分析 | 第49-51页 |
5.3 本章小结 | 第51-52页 |
结论与展望 | 第52-55页 |
研究结论 | 第52-53页 |
研究展望 | 第53-55页 |
参考文献 | 第55-58页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
致谢 | 第59-60页 |
附件 | 第60页 |