| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 1 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 创新点与不足 | 第15-16页 |
| 2 商业银行利率风险及其管理现状 | 第16-29页 |
| 2.1 商业银行利率风险的分类及成因 | 第16-22页 |
| 2.1.1 商业银行利率风险的分类 | 第16-17页 |
| 2.1.2 商业银行利率风险的成因 | 第17-22页 |
| 2.2 商业银行利率风险度量方法 | 第22-26页 |
| 2.2.1 敏感性缺口分析方法 | 第22-23页 |
| 2.2.2 久期缺口分析法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 动态模拟法 | 第25-26页 |
| 2.3 我国商业银行利率风险管理现状 | 第26-29页 |
| 2.3.1 利率风险管理意识淡薄 | 第26页 |
| 2.3.2 利率风险管理模式存在问题 | 第26-27页 |
| 2.3.3 利率风险度量和管理的工具比较落后 | 第27-29页 |
| 3 VaR模型的介绍及在商业银行利率风险管理中运用 | 第29-36页 |
| 3.1 VaR模型的基本原理 | 第29-31页 |
| 3.2 VaR模型的计算方法 | 第31-34页 |
| 3.2.1 非参数法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 参数法 | 第32-34页 |
| 3.3 VaR方法的评价 | 第34-35页 |
| 3.4 VaR在商业银行利率风险管理中的应用 | 第35-36页 |
| 4 基于我国银行间同业拆借市场利率风险度量的VaR实证 | 第36-63页 |
| 4.1 实证对象的选取 | 第36-37页 |
| 4.2 同业拆借市场收益率波动模型的构建 | 第37-41页 |
| 4.2.1 ARCH模型和GARCH模型族的介绍 | 第37-40页 |
| 4.2.2 基于GARC H模型族的残差分布假设 | 第40-41页 |
| 4.3 实证过程 | 第41-60页 |
| 4.3.1 样本数据的选择及特征分析 | 第41-47页 |
| 4.3.2 样本数据基于GARCH模型族的估计与检验 | 第47-56页 |
| 4.3.3 基于GARCH模型族的VaR计算 | 第56-58页 |
| 4.3.4 回测检验 | 第58-60页 |
| 4.4 结果分析 | 第60-63页 |
| 4.4.1 模型结果分析 | 第60-61页 |
| 4.4.2 VaR计算和回测检验结果分析 | 第61-63页 |
| 5 VaR方法在我国商业银行利率风险管理中应用前景分析 | 第63-67页 |
| 5.1 VaR模型在我国利率风险管理中应用的必要性分析 | 第63-64页 |
| 5.2 VaR模型在我国利率风险管理中应用的可行性分析 | 第64-65页 |
| 5.3 建立适合我国商业银行利率风险管理的VaR衡量机制 | 第65-67页 |
| 6 结论和展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文结论 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 后记 | 第72-73页 |
