| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 导论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-12页 |
| 1.3 研究思路及主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 创新之处 | 第13-14页 |
| 第二章 我国商业银行利率风险的定义、识别和度量 | 第14-21页 |
| 2.1 我国商业银行利率风险定义 | 第14页 |
| 2.2 我国商业银行利率风险识别 | 第14-15页 |
| 2.3 我国商业银行利率风险度量方法 | 第15-21页 |
| 2.3.1 早期的利率风险度量方法 | 第15-17页 |
| 2.3.2 VaR方法 | 第17-21页 |
| 第三章 我国商业银行利率风险AGARCH模型的建立 | 第21-31页 |
| 3.1 样本数据的选取及预处理 | 第21-22页 |
| 3.2 样本数据的分析 | 第22-27页 |
| 3.2.1 平稳性检验 | 第22-23页 |
| 3.2.2 正态性检验 | 第23-25页 |
| 3.2.3 自相关性检验 | 第25-26页 |
| 3.2.4 条件异方差性检验 | 第26-27页 |
| 3.3 我国商业银行AGARCH模型的建立 | 第27-30页 |
| 3.3.1 模型的设定 | 第27-28页 |
| 3.3.2 极大似然法参数估计 | 第28-30页 |
| 3.4 模型的应用 | 第30-31页 |
| 第四章 我国商业银行利率风险贝叶斯AGARCH模型的建立 | 第31-40页 |
| 4.1 我国商业银行贝叶斯AGARCH(1,1,1)模型的建立 | 第31-35页 |
| 4.1.1 确定先验分布及似然函数 | 第31-32页 |
| 4.1.2 生成后验分布 | 第32-34页 |
| 4.1.3 基于M H抽样算法参数估计 | 第34-35页 |
| 4.2 贝叶斯AGARCH(1,1,1)模型的收敛性判断 | 第35-37页 |
| 4.3 灵敏度分析 | 第37-38页 |
| 4.4 AGARCH模型与贝叶斯AGARCH模型的比较 | 第38-39页 |
| 4.5 模型的应用 | 第39-40页 |
| 第五章 我国商业银行利率的VaR风险度量 | 第40-44页 |
| 5.1 置信水平及持有期的选择 | 第40页 |
| 5.2 我国商业银行利率VaR的计算 | 第40-41页 |
| 5.3 后验测试 | 第41-42页 |
| 5.4 VaR值的比较及结论 | 第42-44页 |
| 第六章 结论与展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 后记 | 第49页 |
