| 内容摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一部分 绪论 | 第9-13页 |
| 第二部分 基于蒙特卡罗模拟法的VaR计算及检验方法 | 第13-20页 |
| 2.1 Var的概念 | 第13页 |
| 2.2 VaR模型的基本原理与计算方法 | 第13-16页 |
| 一、VaR计算的基本思想与模式 | 第13-14页 |
| 二、一般分布下VaR的计算 | 第14-15页 |
| 三、正态分布下的VaR计算 | 第15-16页 |
| 2.3 基于蒙特卡罗模拟法的VaR计算方法 | 第16-18页 |
| 2.4 Var模型的检验 | 第18-20页 |
| 第三部分 一般蒙特卡罗模拟法计算VaR时的不足及其改进 | 第20-23页 |
| 3.1 金融数据的统计学特征 | 第20-21页 |
| 一、金融资产回报的分布呈现尖峰厚尾现象 | 第20页 |
| 二、金融资产回报的波动存在集聚性现象 | 第20-21页 |
| 3.2 一般蒙特卡罗模拟法计算 VaR时的不足 | 第21页 |
| 3.3 对蒙特卡罗模拟法的改进 | 第21-23页 |
| 一、使用GARCH族模型估计波动性 | 第21-22页 |
| 二、使用t分布的随机数 | 第22-23页 |
| 第四部分 我国股票市场交易数据的统计学检验 | 第23-30页 |
| 4.1 样本选取 | 第23页 |
| 4.2 正态性检验 | 第23-25页 |
| 一、Q-Q图检验 | 第23-24页 |
| 二、Jarque-Bera检验 | 第24-25页 |
| 4.3 波动集聚性的检验 | 第25-30页 |
| 一、市场指数及其收益率的时序图 | 第25-27页 |
| 二、计算自相关和偏自相关函数 | 第27-28页 |
| 三、Ljung-Box-Pierce Q检验和Engle’s ARCH检验 | 第28-30页 |
| 第五部分 利用蒙特卡罗模拟法计算中国股票市场风险价值(VaR)的实证分析 | 第30-51页 |
| 5.1 一般的蒙特卡罗模拟法 | 第30-34页 |
| 一、计算VaR | 第30-32页 |
| 二、模型检验 | 第32-34页 |
| 5.2 基于GARCH的蒙特卡罗模拟法 | 第34-38页 |
| 一、GARCH模型的参数估计 | 第34-35页 |
| 二、VaR的计算及其检验 | 第35-38页 |
| 5.3 基于EGARCH的蒙特卡罗模拟法 | 第38-41页 |
| 一、EGARCH模型的参数估计 | 第38-39页 |
| 二、VaR的计算及其检验 | 第39-41页 |
| 5.4 基于GJRGARCH的蒙特卡罗模拟法 | 第41-44页 |
| 一、GJRGARCH模型的参数估计 | 第41-42页 |
| 二、VaR的计算及其检验 | 第42-44页 |
| 5.5 结合t分布和GARCH模型的蒙特卡罗模拟法 | 第44-49页 |
| 一、t分布与正态分布拟和效果的比较 | 第44-46页 |
| 二、VaR的计算及其检验 | 第46-49页 |
| 5.6 不同方法的比较 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第56-57页 |
| 郭繁硕士学位论文评阅及答辩情况表 | 第57页 |
