基于模糊数学中S型隶属函数的风险度量VaR

摘要	第1-6页
Abstract	第6-8页
第1章 绪论	第8-11页
·研究背景	第8页
·研究现状	第8-10页
·本文主要研究内容	第10-11页
第2章 风险度量VaR	第11-19页
·概述	第11-12页
·定义	第12-13页
·VaR的计算方法	第13-18页
·参数模型法	第13-14页
·非参数模型法	第14-15页
·半参数模型法	第15-18页
·VaR的应用	第18-19页
第3章 模糊数学	第19-39页
·概述	第19-20页
·模糊集合基本概念	第20-22页
·模糊集合运算	第22-27页
·隶属函数	第27-39页
·隶属函数的定义及确定方法	第27-33页
·常用的隶属函数种类	第33-39页
第4章 S型函数定义VaR	第39-44页
·S型函数概述	第39-41页
·S型函数的定义	第39-41页
·新的VaR计算方法的适用性	第41-44页
·我国证券市场的一些特点	第41-42页
·VaR的适用性	第42-44页
第5章 实证分析及结论	第44-47页
·数据选取及计算	第44页
·计算算法	第44-45页
·计算结果	第45-46页
·结论及展望	第46-47页
参考文献	第47-48页
致谢	第48-49页
附录	第49-65页