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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

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