| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第二章 VaR方法的基础理论 | 第12-21页 |
| 2.1 VaR方法的基本内容 | 第12-13页 |
| 2.1.1 VaR方法的概念理论 | 第12页 |
| 2.1.2 影响VaR估计值的因素 | 第12-13页 |
| 2.2 VaR方法的计算理论 | 第13-20页 |
| 2.2.1 非参数法求VaR值 | 第13-15页 |
| 2.2.2 参数法求VaR值 | 第15-17页 |
| 2.2.3 极值理论方法 | 第17-20页 |
| 2.3 VaR方法的失败率检验 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 ARMA-GARCH族-M-EVT模型 | 第21-25页 |
| 3.1 ARMA-GARCH族-M模型的参数μ_(t+1)以及σ_(t+1)的估计 | 第21-22页 |
| 3.2 ARMA-GARCH族-M-EVT模型的VaR度量过程 | 第22-25页 |
| 3.2.1 GPD分布(Generalized Pareto Distribution) | 第23页 |
| 3.2.2 阈值的选择 | 第23-24页 |
| 3.2.3 VaR的计算 | 第24-25页 |
| 第四章 实证分析 | 第25-41页 |
| 4.1 苹果公司股票市场的实证分析 | 第25-32页 |
| 4.1.1 样本数据的选取 | 第25-26页 |
| 4.1.2 统计特征分析 | 第26-30页 |
| 4.1.3 ARMA-GARCH族-M-EVT模型计算苹果公司股票极端风险的结果 | 第30-32页 |
| 4.2 微软公司股票市场的实证分析 | 第32-40页 |
| 4.2.1 样本数据的选取与统计特征分析 | 第32-35页 |
| 4.2.2 ARMA-GARCH族-M-EVT模型计算微软公司股票极端风险的结果 | 第35-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结和展望 | 第41-43页 |
| 5.1 结论 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47页 |
