| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景与选题意义 | 第11-12页 |
| ·文献综述 | 第12-16页 |
| ·VaR的文献综述 | 第12-14页 |
| ·已实现波动率的文献综述 | 第14-16页 |
| ·研究内容、思路和框架 | 第16-18页 |
| ·研究内容与思路 | 第16-17页 |
| ·研究难点与创新点 | 第17页 |
| ·结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第18-31页 |
| ·VaR理论 | 第18-22页 |
| ·VaR的一般计算方法 | 第18-20页 |
| ·VaR计算的基本原理 | 第20-22页 |
| ·已实现波动率理论 | 第22-31页 |
| ·基础理论 | 第22-24页 |
| ·已实现波动率的算法 | 第24-26页 |
| ·最优时间间隔的选取 | 第26-27页 |
| ·时间序列模型及参数估计方法 | 第27-31页 |
| 第3章 已实现波动率的估计及模拟预测 | 第31-52页 |
| ·变量选取与样本选择 | 第31页 |
| ·数据频率与波动率估计 | 第31-34页 |
| ·已实现波动率的统计特征 | 第34-40页 |
| ·收益率与已实现波动率的分布特征 | 第34-38页 |
| ·已实现波动率的长期记忆性 | 第38-40页 |
| ·基于已实现波动率的 ARFIMA模型的模拟 | 第40-49页 |
| ·ARFIMA模型 | 第40-41页 |
| ·参数估计方法 | 第41-42页 |
| ·模型结果检验及优化 | 第42-44页 |
| ·对模型各种形式的参数估计及比较 | 第44-49页 |
| ·ARFIMA模型与 GARCH(1，1)模型的预测评价 | 第49-52页 |
| ·GARCH(1，1)模型的模拟 | 第50页 |
| ·预测效果比较 | 第50-52页 |
| 第4章 已实现波动率在 VaR中的实证研究 | 第52-61页 |
| ·VaR的计算理论 | 第52-55页 |
| ·数学模型 | 第52-53页 |
| ·收益率分布的假定 | 第53-55页 |
| ·VaR的计算 | 第55-56页 |
| ·基于已实现波动率的VaR计算 | 第55-56页 |
| ·基于GARCH模型的VaR计算 | 第56页 |
| ·VaR的效果检验 | 第56-61页 |
| ·VaR的准确度检验方法 | 第56-57页 |
| ·检验结果及比较 | 第57-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第68-69页 |
| 附录B (基于已实现波动率的VaR风险控制图) | 第69-72页 |
| 附录C (基于GARCH模型的VaR风险控制图) | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |