| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-30页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 相关理论综述 | 第15-20页 |
| 1.2.1 商业信用理论 | 第16-18页 |
| 1.2.2 质押物担保物对信用风险的缓释作用 | 第18-20页 |
| 1.3 考虑物流企业金融属性的供应链金融的概念及其发展脉络 | 第20-23页 |
| 1.4 考虑物流企业金融属性的供应链金融的比较优势 | 第23-24页 |
| 1.5 考虑物流企业金融属性的供应链金融集成风险管理 | 第24-28页 |
| 1.6 论文研究思路和主要内容 | 第28-30页 |
| 第2章 基于风险分散策略的二元质物组合的长期风险预测 | 第30-48页 |
| 2.1 引言 | 第30-32页 |
| 2.2 模型设定 | 第32-35页 |
| 2.2.1 基于ARMA-GARCH族模型的边缘分布确定 | 第32-33页 |
| 2.2.2 二元Copula模型确定 | 第33页 |
| 2.2.3 短期动态VaR估计及失效率检验 | 第33-34页 |
| 2.2.4 长期风险下动态质押率设定的效率损失回测 | 第34-35页 |
| 2.3 实证分析 | 第35-42页 |
| 2.3.1 样本选择及数据分析 | 第35-37页 |
| 2.3.2 边缘分布模型估计 | 第37-38页 |
| 2.3.3 Copula模型估计 | 第38-40页 |
| 2.3.4 质物组合短期动态VaR模拟及失效率检验 | 第40-41页 |
| 2.3.5 基于长期风险预测的动态质押率设定及效率损失检验 | 第41-42页 |
| 2.4 质物资产相关性程度对组合分散风险能力的影响 | 第42-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 基于风险分散策略的多元质物组合长期风险测度及优化 | 第48-70页 |
| 3.1 引言 | 第48-50页 |
| 3.2 质物组合优化模型 | 第50-52页 |
| 3.3 估计方法 | 第52-56页 |
| 3.3.1 基于ARMA-EGARCH(1,1)-EVT模型的边缘分布确定 | 第52-54页 |
| 3.3.2 基于多元Copula函数的联合分布确定 | 第54-55页 |
| 3.3.3 基于蒙特卡罗模拟的质物组合长期风险预测 | 第55-56页 |
| 3.4 实证分析 | 第56-68页 |
| 3.4.1 样本选择及数据统计特征分析 | 第56-58页 |
| 3.4.2 模型估计结果 | 第58-62页 |
| 3.4.3 基于蒙特卡罗模拟的质物组合长期风险预测 | 第62-63页 |
| 3.4.4 投资组合的优化结果 | 第63-68页 |
| 3.4.5 模型稳健性检验 | 第68页 |
| 3.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 第4章 考虑长记忆特征的供应链金融多元质物组合优化 | 第70-93页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 模型与方法 | 第71-75页 |
| 4.2.1 长记忆特征的统计检验方法 | 第71-72页 |
| 4.2.2 考虑长记忆特征的条件均值模型 | 第72-73页 |
| 4.2.3 考虑长记忆特征的条件波动率模型 | 第73-74页 |
| 4.2.4 考虑长记忆特征质物组合长期风险预测的蒙特卡罗模拟方法 | 第74-75页 |
| 4.3 实证分析 | 第75-84页 |
| 4.3.1 样本数据选择及初步分析 | 第75-76页 |
| 4.3.2 质物资产收益率及其波动过程的长记忆特征检验 | 第76-77页 |
| 4.3.3 长记忆FIGARCH模型与短记忆特征模型的估计结果比较 | 第77-79页 |
| 4.3.4 长记忆特征对于资产波动率样本外预测能力的影响 | 第79-81页 |
| 4.3.5 长记忆特征对于质物组合相关结构的影响 | 第81-82页 |
| 4.3.6 长记忆特征对于质物组合的有效前沿的影响分析 | 第82-84页 |
| 4.4 长记忆程度对于质物组合前沿的影响分析 | 第84-87页 |
| 4.5 进一步的拓展研究 | 第87-91页 |
| 4.5.1 长记忆特征的真伪检验模型方法 | 第87-89页 |
| 4.5.2 长记忆特征的真伪检验实证分析 | 第89-91页 |
| 4.6 本章小结 | 第91-93页 |
| 第5章 基于风险对冲策略宏观经济下行区间供应链金融业务的动态套期保值 | 第93-113页 |
| 5.1 引言 | 第93-95页 |
| 5.2 模型与方法 | 第95-100页 |
| 5.2.1 考虑物流企业风险厌恶异质性的最优动态套期保值比率模型 | 第95-97页 |
| 5.2.2 基于GARCH-MIDAS模型的条件波动率模型 | 第97-98页 |
| 5.2.3 基于DCC-MIDAS模型资产动态相关结构模型 | 第98-99页 |
| 5.2.4 模型检验 | 第99-100页 |
| 5.3 实证分析 | 第100-111页 |
| 5.3.1 样本数据选择及统计描述 | 第100-102页 |
| 5.3.2 铜的期现货的条件波动率和动态相关结构的估计 | 第102-105页 |
| 5.3.3 外部系统性风险因素对于波动过程的贡献分析 | 第105页 |
| 5.3.4 基于稳健损失函数的波动率预测能力检验 | 第105-108页 |
| 5.3.5 考虑物流企业风险厌恶异质性的动态套期保值比率设定 | 第108-110页 |
| 5.3.6 样本外套期保值效率检验 | 第110-111页 |
| 5.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 结论与未来展望 | 第113-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 参考文献 | 第117-128页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研实践 | 第128-129页 |
