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基于GARCH族的VaR和CVaR模型的商业银行利率风险测度研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景第14-15页
    1.2 研究问题的提出第15-16页
    1.3 研究意义第16-18页
        1.3.1 理论意义第17页
        1.3.2 现实意义第17-18页
    1.4 研究的方法与研究的内容第18-19页
        1.4.1 本文的主要研究方法第18页
        1.4.2 研究内容第18-19页
    1.5 本文结构安排第19-20页
    1.6 论文的主要创新点第20-21页
第二章 文献综述第21-27页
    2.1 商业银行利率风险管理研究第21-23页
        2.1.1 国外商业银行利率风险管理研究第21-22页
        2.1.2 国内商业银行利率风险管理研究第22-23页
    2.2 风险价值VAR的研究第23-25页
        2.2.1 国外风险价值VaR的研究第23-24页
        2.2.2 国内风险价值VaR的研究第24-25页
    2.3 条件风险价值CVAR的研究第25-27页
        2.3.1 国外条件风险价值CVaR的研究第25-26页
        2.3.2 国内条件风险价值CVaR的研究第26-27页
第三章 商业银行利率风险测度模型的选择第27-35页
    3.1 商业银行利率风险的内涵第27-28页
        3.1.1 商业银行利率风险定义第27页
        3.1.2 商业银行的利率风险归类第27-28页
    3.2 商业银行利率风险度量方法的演进第28-33页
        3.2.1 利率敏感性缺口模型第28-29页
        3.2.2 持续期模型第29-30页
        3.2.3 有效久期―凸度模型第30-31页
        3.2.4 VaR方法第31-33页
    3.3 利率风险测度模型的比较分析第33-34页
    3.4 小结第34-35页
第四章 VAR与CVAR模型特征的比较研究第35-48页
    4.1 VAR模型的内涵第35-40页
        4.1.1 VaR的基本含义第35-36页
        4.1.2 VaR的计算方法第36-40页
    4.2 CVAR模型的内涵第40-43页
        4.2.1 CVaR的定义第40页
        4.2.2 CVaR的计算方法第40-43页
    4.3 VAR与CVAR特征的比较研究第43-47页
        4.3.1 VaR模型的特征第43-45页
        4.3.2 CVaR模型的特征分析第45-46页
        4.3.3 VaR与CVaR模型的比较第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第五章 基于GARCH族的VAR和CVAR模型的实证计算与分析第48-73页
    5.1 数据的选取与处理第48-49页
        5.1.1 数据的选取第48页
        5.1.2 数据处理第48-49页
    5.2 数据的统计特征分析第49-54页
        5.2.1 平稳性检验第49-50页
        5.2.2 正态性检验第50-51页
        5.2.3 自相关性检验第51-54页
        5.2.4 波动的ARCH效应检验第54页
    5.3 基于ARMA-GARCH族模型的实证分析第54-67页
        5.3.1 GARCH模型簇第54-55页
        5.3.2 残差分布第55-56页
        5.3.3 ARMA-GARCH族模型的确定与估计第56-60页
        5.3.4 基于GARCH族模型的VaR计算第60-61页
        5.3.5 VaR的回测检验第61-63页
        5.3.6 基于GARCH族模型的CVaR计算第63-65页
        5.3.7 CVaR的回测检验第65-67页
    5.4 实证结果分析第67-73页
        5.4.1 模型结果分析第67-68页
        5.4.2 VaR和CVaR计算和回测检验结果分析第68-73页
第六章 结论与展望第73-75页
    6.1 本文结论第73-74页
    6.2 本文的局限及研究展望第74-75页
参考文献第75-78页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第78-79页
致谢第79-80页
答辩委员会对论文的评定意见第80页

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