极值统计方法在风险价值计算中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题的背景、意义和问题的提出 | 第7-8页 |
| ·极值理论的国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外学者的研究综述 | 第9-10页 |
| ·国内学者的研究综述 | 第10-11页 |
| ·论文研究的问题 | 第11-12页 |
| 第二章 风险价值(VaR)及其计算方法 | 第12-19页 |
| ·VaR计算的基本原理 | 第12-13页 |
| ·VaR的计算方法 | 第13-17页 |
| ·历史模拟法 | 第13-14页 |
| ·蒙特卡罗模拟法 | 第14-15页 |
| ·分析法 | 第15-17页 |
| ·极值方法 | 第17页 |
| ·VaR的不足及风险测量的新趋势ES | 第17-19页 |
| 第三章 极值模型介绍 | 第19-34页 |
| ·区组极大值模型 | 第19-23页 |
| ·极值分布的类型 | 第20-21页 |
| ·极值分布的最大值稳定性 | 第21页 |
| ·广义极值分布 | 第21-23页 |
| ·极值分布的数字特征 | 第23页 |
| ·广义Pareto分布与超阈值模型 | 第23-29页 |
| ·广义Pareto分布 | 第23-24页 |
| ·广义Pareto分布的性质 | 第24-25页 |
| ·超阈值模型(POT) | 第25-26页 |
| ·GPD模型下的VaR和ES的计算 | 第26-27页 |
| ·阈值的选取 | 第27-29页 |
| ·极值模型的参数估计 | 第29-31页 |
| ·GEV分布的参数估计 | 第29-31页 |
| ·广义Pareto分布的参数估计 | 第31页 |
| ·模型的检验 | 第31-34页 |
| 第四章 改进的GPD模型 | 第34-39页 |
| ·平稳时间序列 | 第34-36页 |
| ·极值指标的估计 | 第36-37页 |
| ·数据相关性的去除 | 第37-39页 |
| 第五章 基于汇率风险价值的实证研究 | 第39-49页 |
| ·样本数据的基本统计 | 第39-41页 |
| ·GPD模型下VaR和ES的计算 | 第41-44页 |
| ·阈值的选取 | 第41-43页 |
| ·参数的估计 | 第43-44页 |
| ·改进的GPD模型下VaR和ES的计算 | 第44-45页 |
| ·模型的诊断和有效性检验 | 第45-49页 |
| ·模型的诊断 | 第45-48页 |
| ·模型的有效性检验 | 第48-49页 |
| 第六章 研究结论与展望 | 第49-51页 |
| ·研究结论 | 第49页 |
| ·本文的局限与展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 附录A | 第56-58页 |
| 附录B 攻读学位期间发表论文和科研情况 | 第58页 |
