| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究的背景 | 第9-11页 |
| ·研究的意义 | 第11页 |
| ·研究思路 | 第11-12页 |
| ·文章结构 | 第12-13页 |
| ·创新之处 | 第13-14页 |
| 2 文献综述 | 第14-22页 |
| ·国内外研究的发展过程 | 第14-15页 |
| ·国外文献综述 | 第15-18页 |
| ·国内文献综述 | 第18-22页 |
| 3 风险度量方法（VAR）分析 | 第22-30页 |
| ·金融风险的定义、产生原因及分类 | 第22-23页 |
| ·风险度量工具的发展 | 第23-24页 |
| ·风险值 VaR | 第24-29页 |
| ·风险值VaR 的发展历程 | 第24-25页 |
| ·风险值VaR 的定义 | 第25页 |
| ·VaR 的计算方法 | 第25-28页 |
| ·VaR 模型的后验检验 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 极值理论模型的选择与分析 | 第30-37页 |
| ·次序统计量和极值分布 | 第30-31页 |
| ·极值理论的模型 | 第31-35页 |
| ·极值的选取方法 | 第31页 |
| ·BMM 模型 | 第31-33页 |
| ·POT 模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 5 POT 模型中阈值的确定 | 第37-42页 |
| ·常用的阈值选取方法 | 第37-38页 |
| ·常用方法的缺陷 | 第38-39页 |
| ·新的阈值选取方法 | 第39-41页 |
| ·改进的历史模拟法（Improved Historical Simulation） | 第39-40页 |
| ·运用IHS 来确定POT 模型中的阈值 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 6 实证分析 | 第42-53页 |
| ·引入ARMA－AGARCH 模型 | 第42-44页 |
| ·ARMA－AGARCH 模型的性质 | 第42-43页 |
| ·ARMA－GARCH 模型的参数估计 | 第43-44页 |
| ·对上证综指的实证分析 | 第44-51页 |
| ·收益率的统计性描述 | 第45-47页 |
| ·用ARMA－GARCH 模型过滤收益率数据 | 第47-49页 |
| ·对过滤后数据应用POT 模型求VaR | 第49-50页 |
| ·后验检验分析 | 第50-51页 |
| ·实证结果分析及经济意义 | 第51-53页 |
| 7 结论 | 第53-55页 |
| ·主要结论 | 第53页 |
| ·后续研究工作 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |