| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.2 选题目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.2.1 选题目的 | 第11-12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 文献综述 | 第13-15页 |
| 1.3.1 基于GARCH类模型的VaR方法的综述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 基于分位数回归的VaR方法综述 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方案 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第16-17页 |
| 1.5 本文可能的创新点 | 第17-19页 |
| 第二章 理论基础 | 第19-22页 |
| 2.1 VaR理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 VaR方法的基本原理 | 第19页 |
| 2.1.2 VaR的计算方法 | 第19页 |
| 2.1.3 VaR值的准确性检验 | 第19-21页 |
| 2.2 APGARCH模型 | 第21页 |
| 2.3 广义误差分布 | 第21-22页 |
| 第三章 构建基于GARCH族的利率风险VaR模型 | 第22-35页 |
| 3.1 变量的选取及说明 | 第22页 |
| 3.2 变量的统计特征分析 | 第22-25页 |
| 3.2.1 变量的正态性检验 | 第23-24页 |
| 3.2.2 变量的平稳性检验 | 第24页 |
| 3.2.3 变量的自相关性检验 | 第24页 |
| 3.2.4 变量的条件异方差检验 | 第24-25页 |
| 3.3 构建APGARCH-GED模型及VaR计算 | 第25-29页 |
| 3.3.1 构建N、t和GED分布下的GARCH族模型 | 第25-27页 |
| 3.3.2 基于APGARCH-GED模型的VaR计算 | 第27-28页 |
| 3.3.3 回测检验及实证结论 | 第28-29页 |
| 3.4 基于蒙特卡罗模拟法的VaR计算 | 第29-32页 |
| 3.4.1 正态分布、t分布及GED分布下的VaR计算 | 第29-31页 |
| 3.4.2 回测检验及实证结论 | 第31-32页 |
| 3.5 构建APGARCH-GED-MC模型及VaR计算 | 第32-34页 |
| 3.5.1 构建APGARCH-GED-MC模型 | 第32-33页 |
| 3.5.2 基于APGARCH-GED-MC模型的VaR计算 | 第33页 |
| 3.5.3 回测检验及实证结论 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 构建基于分位数回归的利率风险VaR模型 | 第35-49页 |
| 4.1 分位数回归VaR模型及分类 | 第35-38页 |
| 4.1.1 非递归的分位数 | 第36页 |
| 4.1.2 递归的分位数回归VaR模型 | 第36-38页 |
| 4.2 分位数回归VaR模型的回测检验 | 第38-39页 |
| 4.3 实证分析 | 第39-45页 |
| 4.3.1 样本数据及参数的选取 | 第39页 |
| 4.3.2 非递归分位数回归的VaR模型 | 第39-42页 |
| 4.3.3 基于分位数动态方程的VaR估计 | 第42-45页 |
| 4.4 APGARCH-GED-MC模型与QR.APGARCH-GED模型的比较分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 结论与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 结论 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 在读期间发表论文及研究成果 | 第56页 |
