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基于VaR模型的我国商业银行利率风险度量及实证研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究现状及意义第9-10页
        1.1.1 研究现状第9页
        1.1.2 研究的现实与理论意义第9-10页
    1.2 文献综述第10-12页
        1.2.1 国内利率风险度量研究分析第10-11页
        1.2.2 国外利率风险度量研究分析第11-12页
    1.3 论文结构安排及研究方法第12-13页
        1.3.1 论文结构安排第12-13页
        1.3.2 论文研究方法第13页
    1.4 论文主要创新内容第13-14页
    1.5 研究不足第14-15页
第2章 利率风险度量常用方法第15-21页
    2.1 利率风险形成原因及特点第15页
    2.2 商业银行利率风险分类第15-16页
        2.2.1 基差风险(BasicRisk)第15-16页
        2.2.2 重新定价风险(RepricingRisk)第16页
        2.2.3 选择权风险(OptionalityRisk)第16页
        2.2.4 收益率曲线风险(VieldCurveRisk)第16页
    2.3 商业银行利率风险度量研究方法第16-20页
        2.3.1 久期分析法第17-18页
        2.3.2 敏感性缺口分析法第18-19页
        2.3.3 VaR方法第19-20页
    2.4 小结第20-21页
第3章 VaR方法第21-27页
    3.1 参数选择及计算方法第21-22页
    3.2 VaR模型度量方法第22-24页
        3.2.1 蒙特卡洛模拟法与历史模拟法第22-23页
        3.2.2 方差-协方差法第23-24页
    3.3 VaR模型检验第24-25页
        3.3.1 准确性检验第24-25页
        3.3.2 压力测试第25页
    3.4 VaR模型在风险度量中的优势与弊端第25-26页
        3.4.1 VaR方法的优势第25-26页
        3.4.2 VaR方法的弊端第26页
    3.5 小结第26-27页
第4章 Shibor数据建模及实证研究第27-54页
    4.1 数据第27-28页
    4.2 Shibor利率的基本特征第28-36页
        4.2.1 Shibor利率的正态性检验(NormalityTest)第28-32页
        4.2.2 Shibor利率的平稳性检验(StationarityTest)第32-33页
        4.2.3 Shibor利率的自相关检验(AutocorrelationTest)第33-34页
        4.2.4 Shibor利率的条件异方差检验(ConditionalHeteroskedasticityTest)第34-36页
        4.2.5 本节小结第36页
    4.3 常见的GARCH族模型第36-38页
        4.3.1 GARCH模型与ARCH模型第36-37页
        4.3.2 EGARCH模型与TGARCH模型第37-38页
    4.4 GARCH族模型建模第38-45页
        4.4.1 设置均值方程第38-39页
        4.4.2 设置条件方差方程第39-43页
        4.4.3 VaR值估算及回测检验第43-45页
        4.4.4 本节小结第45页
    4.5 引入虚拟变量后的分段GARCH族模型分析第45-52页
        4.5.1 样本阶段性变化分析第46-49页
        4.5.2 设置分段GARCH族模型第49-51页
        4.5.3 阶段性变化的具体事件分析第51页
        4.5.4 预测VaR值及回测检验第51-52页
    4.6 小结第52-54页
第5章 结论及政策建议第54-56页
    5.1 结论第54-55页
    5.2 政策建议第55-56页
参考文献第56-58页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第58-59页
致谢第59-60页

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