| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 导论 | 第9-22页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 一、研究背景 | 第9-10页 |
| 二、研究意义 | 第10-12页 |
| 第二节 文献综述 | 第12-18页 |
| 一、国外研究现状 | 第12-16页 |
| 二、国内研究状况及文献综述 | 第16-18页 |
| 第三节 研究思路及框架 | 第18-22页 |
| 一、研究思路 | 第18页 |
| 二、基本框架 | 第18-21页 |
| 三、研究创新点 | 第21-22页 |
| 第二章 分位数回归理论与基于分位数回归的VaR理论和CoVaR理论 | 第22-34页 |
| 第一节 分位数回归 | 第22-24页 |
| 一、分位数回归基本思想 | 第22-23页 |
| 二、模型参数估计 | 第23-24页 |
| 第二节 分位数VaR理论知识 | 第24-28页 |
| 一、VaR基本概念 | 第24-25页 |
| 二、一般分布下VaRp计算的基本原理与过程 | 第25-28页 |
| 三、似然比检验 | 第28页 |
| 第三节 银行系统性风险溢出的度量理论与方法 | 第28-34页 |
| 一、系统性风险简介 | 第28页 |
| 二、银行系统性风险 | 第28-31页 |
| 三、CoVaR构建模型 | 第31-32页 |
| 四、CoVaR模型稳健性检验 | 第32-34页 |
| 第三章 中国证券市场风险值研究分析 | 第34-41页 |
| 第一节 基于分位数回归的上证180 VaR实证分析 | 第34-40页 |
| 一、数据的选取及基本统计分析 | 第34-37页 |
| 二、分位数VaR模型估计结果 | 第37-40页 |
| 第二节 小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于CoVaR方法的银行风险溢出效应实证分析 | 第41-60页 |
| 第一节 CoVaR方法计算银行系统性风险建模与分析 | 第41-58页 |
| 一、指标选取 | 第41-42页 |
| 二、样本选取 | 第42-43页 |
| 三、数据处理 | 第43页 |
| 四、银行系统性风险溢效应的度量 | 第43-46页 |
| 五、引入状态变量前后银行CoVaR与ΔCoVaR值变化对比分析 | 第46-53页 |
| 六、不同金融状况下商业银行系统性风险度量结果比较 | 第53-58页 |
| 第二节 小结 | 第58-60页 |
| 第五章 结论与展望 | 第60-63页 |
| 第一节 总结 | 第60-61页 |
| 第二节 研究的不足 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
