| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 引言 | 第12-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·VaR 相关方法研究现状 | 第14-15页 |
| ·最优抽样频率研究 | 第15-16页 |
| ·高频金融时间序列波动率研究 | 第16-17页 |
| ·条件极值分布与动态 VaR 研究 | 第17-19页 |
| ·研究内容与主要创新点 | 第19-20页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| ·主要创新点 | 第20页 |
| ·研究方法与技术路线图 | 第20-22页 |
| ·研究方法 | 第20-21页 |
| ·技术路线图 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 2 相关概念和理论概述 | 第23-38页 |
| ·VaR 的相关概念 | 第23-28页 |
| ·VaR 的概念 | 第23页 |
| ·VaR 估计 | 第23-24页 |
| ·VaR 的度量方法 | 第24-28页 |
| ·HAR-RV 理论 | 第28-35页 |
| ·已实现波动率模型 | 第28-30页 |
| ·异质市场假说理论 | 第30-32页 |
| ·HAR-RV 模型 | 第32-35页 |
| ·条件分布与无条件分布 | 第35页 |
| ·无条件分布 | 第35页 |
| ·条件分布 | 第35页 |
| ·金融高频数据 | 第35-37页 |
| ·金融高频数据的概念 | 第35-36页 |
| ·金融高频数据的统计特征 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 3 模型应用 | 第38-47页 |
| ·基于 BSP-HAR-RV 模型的最优抽样频率研究 | 第38-42页 |
| ·已实现波动率 (Realized Volatility，RV) | 第38页 |
| ·HAR-RV 模型（ Heterogeneous Autoregressive model for Realized volatility，HAR-RV） | 第38-39页 |
| ·双幂变差已实现波动率 | 第39-41页 |
| ·BSP-HAR-RV 模型预测分析和参数估计 | 第41-42页 |
| ·基于条件极值分布的高频数据 VaR 动态估计模型 | 第42-45页 |
| ·条件极值分布 | 第42页 |
| ·条件均值的 RM（Realized Mean）估计和条件波动率（RV） | 第42-44页 |
| ·基于条件极值理论的尾部估计 | 第44-45页 |
| ·VaR 值的计算 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 4 实证分析 | 第47-56页 |
| ·数据选取 | 第47页 |
| ·BSP-HAR-RV 模型 | 第47-52页 |
| ·数据基本统计特征分析 | 第47-48页 |
| ·VSP-HAR-RV 模型构建 | 第48-52页 |
| ·BSP-RM-RV-POT 模型 | 第52-55页 |
| ·数据准备 | 第52页 |
| ·参数估计 | 第52-54页 |
| ·模型诊断 | 第54页 |
| ·Kupiec 失败率检验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 结论及研究展望 | 第56-59页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 附录：R 语言程序代码： | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
