| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 导论 | 第8-17页 |
| ·选题的背景 | 第8-9页 |
| ·文章研究的目的与意义 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第9-10页 |
| ·文章研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·文献回顾 | 第11-15页 |
| ·国外研究综述 | 第11-13页 |
| ·国内研究综述 | 第13-15页 |
| ·论文框架、创新与不足 | 第15-17页 |
| ·文章的框架与论文思路 | 第15-16页 |
| ·文章的创新点与不足之处 | 第16-17页 |
| 第2章 VaR与CVaR的理论技术分析 | 第17-30页 |
| ·VaR与CVaR的基本定义 | 第17-19页 |
| ·VaR的产生 | 第17-18页 |
| ·VaR与CVaR的概念 | 第18-19页 |
| ·VaR方法的应用及其优缺点 | 第19-23页 |
| ·VaR主要方法的应用 | 第19-21页 |
| ·VaR方法优缺点比较 | 第21-23页 |
| ·VaR方法的改进-极值理论的引进 | 第23-30页 |
| ·分块样本极值理论 | 第23-26页 |
| ·POT模型 | 第26-30页 |
| 第3章 CVaR-EVT在管理极端金融风险中的实证研究 | 第30-42页 |
| ·金融时间序列数据的选取与分布特征 | 第30-31页 |
| ·金融数据的选取 | 第30页 |
| ·金融数据的分布特征 | 第30-31页 |
| ·CVaR-EVT模型实证结果分析 | 第31-42页 |
| ·POT模型阀值的选取与分布的确定 | 第31-34页 |
| ·POT模型实证结果分析 | 第34-39页 |
| ·GEV实证结果分析 | 第39-42页 |
| 第4章 结论与建议 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 后记 | 第46页 |