| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·理论研究背景 | 第8-9页 |
| ·应用背景 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 2 Bootstrap 方法简介 | 第12-23页 |
| ·自助法的历史发展 | 第12页 |
| ·自助法的基本思想 | 第12-14页 |
| ·独立同分布数据的自助法 | 第14-16页 |
| ·具有相依结构数据的Bootstrap | 第16-20页 |
| ·其它理论中自助法的应用 | 第20-21页 |
| ·自助法的精度 | 第21-23页 |
| 3 基于Bootstrap 的区间估计方法简介 | 第23-28页 |
| ·自助-t 法 | 第23-25页 |
| ·百分位法 | 第25页 |
| ·BCa 法 | 第25-26页 |
| ·置信区间的变换适应性与精度 | 第26-28页 |
| 4 VaR 理论简介 | 第28-30页 |
| ·VaR 的定义 | 第28页 |
| ·VaR 的计算方法 | 第28-30页 |
| 5 基于Bootstrap 方法的VaR 区间估计的实证研究 | 第30-35页 |
| ·Delta-正态模型 | 第30页 |
| ·历史模拟法（HS 法） | 第30-31页 |
| ·基于Bootstrap 的区间估计方法 | 第31页 |
| ·几种方法的比较 | 第31-33页 |
| ·结论 | 第33-35页 |
| 6 基于Bootstrap 的区间估计在群体PK 参数估计中的应用 | 第35-52页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·理论方法介绍 | 第35-42页 |
| ·实证研究 | 第42-50页 |
| ·结论分析 | 第50-52页 |
| 7 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·全文总结 | 第52页 |
| ·研究展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录2 Monte Carlo 积分算法 | 第60-62页 |
| 附录3 生成服从四元对数正态分布的随机向量的算法 | 第62页 |