| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 文中部分缩写及符号说明 | 第12-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 背景介绍 | 第16-17页 |
| 1.2 研究方法简介 | 第17-18页 |
| 1.3 本文主要内容及创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 预备知识 | 第20-28页 |
| 2.1 极值理论 | 第20-23页 |
| 2.2 经验似然方法 | 第23-24页 |
| 2.3 核估计方法 | 第24-28页 |
| 第3章 基于经验似然方法构造极值指标γ< -1/2时的置信区间 | 第28-42页 |
| 3.1 引言 | 第28-29页 |
| 3.2 估计方法和主要结果 | 第29-31页 |
| 3.3 随机模拟 | 第31-35页 |
| 3.4 主要引理及定理的证明 | 第35-42页 |
| 第4章 尾部风险等价性的非参数检验 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42-44页 |
| 4.2 检验方法和主要结果 | 第44-47页 |
| 4.3 随机模拟及实证分析 | 第47-53页 |
| 4.3.1 选择k_1和k_2 | 第47-48页 |
| 4.3.2 犯第一类错误的概率和检验功效 | 第48-49页 |
| 4.3.3 一个实际例子 | 第49-53页 |
| 4.4 技术性引理及定理的证明 | 第53-60页 |
| 第5章 高分位数的置信区间估计 | 第60-80页 |
| 5.1 引言 | 第60-61页 |
| 5.2 估计方法和主要结果 | 第61-65页 |
| 5.2.1 intermediate分位数的经验似然方法 | 第61-63页 |
| 5.2.2 高分位数的经验似然方法 | 第63-65页 |
| 5.2.3 q_(n1)和q_(n2)的选择 | 第65页 |
| 5.3 随机模拟 | 第65-70页 |
| 5.3.1 intermediate分位数置信区间比较 | 第66页 |
| 5.3.2 高分位数置信区间比较 | 第66-70页 |
| 5.4 一个实际的例子 | 第70页 |
| 5.5 引理及定理的证明 | 第70-80页 |
| 第6章 最优多元成数再保险:基于非参数Mean-CVaR的框架 | 第80-116页 |
| 6.1 引言 | 第80-82页 |
| 6.2 成数再保险 | 第82-83页 |
| 6.3 理论mean-CVaR再保险模型 | 第83-84页 |
| 6.4 非参数mean-CVaR再保险模型 | 第84-87页 |
| 6.4.1 线性规划模型 | 第85-86页 |
| 6.4.2 核函数模型 | 第86-87页 |
| 6.5 模型的凸性和解的存在性 | 第87-88页 |
| 6.6 非参数模型的一致性 | 第88-95页 |
| 6.6.1 假设条件 | 第89-90页 |
| 6.6.2 主要结果 | 第90-95页 |
| 6.7 随机模拟 | 第95-103页 |
| 6.7.1 随机模拟设定 | 第96-98页 |
| 6.7.2 策略c_T和c_T下的风险比较 | 第98-99页 |
| 6.7.3 CVaR_α(T(c_T))和CVaR_α(T(c_T)的分布比较 | 第99-103页 |
| 6.8 小结 | 第103页 |
| 6.9 技术性引理和主要结果的证明 | 第103-116页 |
| 第7章 总结与展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 攻读博士学位期间论文完成情况 | 第130-132页 |
| 作者简历 | 第132页 |
