| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-10页 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 | 第7页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文研究目的和研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第9-10页 |
| 2 对数线性模型分析 | 第10-28页 |
| 2.1 引言 | 第10页 |
| 2.2 广义线性模型 | 第10-12页 |
| 2.2.1 广义线性模型的成分 | 第10-11页 |
| 2.2.2 二分数据的二项逻辑模型 | 第11页 |
| 2.2.3 可数数据的泊松对数线性模型 | 第11页 |
| 2.2.4 偏差 | 第11-12页 |
| 2.3 对数线性模型 | 第12-18页 |
| 2.3.1 对数线性模型的结构和基本概念 | 第12-13页 |
| 2.3.2 对数线性模型的参数估计和假设检验 | 第13-17页 |
| 2.3.3 对数线性模型的拟合优度检验 | 第17-18页 |
| 2.3.4 最优对数线性模型的选择 | 第18页 |
| 2.4 模型分析 | 第18-26页 |
| 2.4.1 前言 | 第18-20页 |
| 2.4.2 建立模型 | 第20-24页 |
| 2.4.3 模型汇总与分析 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 VaR 和 Monte Carlo 模拟 | 第28-38页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 VaR 概述 | 第28-30页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第28页 |
| 3.2.2 计算方法 | 第28-30页 |
| 3.3 Monte Carlo 模拟法概述 | 第30-31页 |
| 3.3.1 Monte Carlo 模拟法的起源与基本思想 | 第30页 |
| 3.3.2 Monte Carlo 模拟法的内容 | 第30-31页 |
| 3.4 实证分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 预测值模拟 | 第31-33页 |
| 3.4.2 残差模拟 | 第33-35页 |
| 3.4.3 模拟汇总 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 4 结论与展望 | 第38-40页 |
| 4.1 主要结论 | 第38页 |
| 4.2 后续研究工作的展望 | 第38-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 附录 | 第43-48页 |
| 附录 A：对数线性模型代码 | 第43-47页 |
| 附录 B：ARMA 代码 | 第47页 |
| 附录 C：Monte Carlo 模拟代码 | 第47-48页 |