| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| ·金融学理论发展概述 | 第16-18页 |
| ·金融风险管理概述 | 第18-22页 |
| ·金融风险管理理论概述 | 第18-19页 |
| ·金融风险测度的VaR法 | 第19-20页 |
| ·VaR风险测度方法面临的挑战 | 第20-22页 |
| ·基于极值理论的动态VaR测度方法概述 | 第22-23页 |
| ·金融市场动态极值VaR因果关系效应研究的重要性 | 第23-24页 |
| ·基于EVT的金融风险测度与因果关系效应研究现状 | 第24-25页 |
| ·本文研究的主要问题 | 第25-26页 |
| ·本论文的创新性 | 第26-27页 |
| ·本文的逻辑结构安排 | 第27-28页 |
| 第2章 金融市场动态极值VaR测度与准确性 | 第28-62页 |
| ·极值理论主要模型 | 第28-40页 |
| ·极值分布的渐近模型及其参数估计方法 | 第29-30页 |
| ·广义极值分布(Generalized Extreme Value Distribution,GEV) | 第30-33页 |
| ·GEV分布的极值参数估计 | 第33-35页 |
| ·极大似然估计(Maximum Likelihood Estimate,MLE)方法 | 第33页 |
| ·Pickands估计 | 第33-34页 |
| ·Hill估计 | 第34页 |
| ·矩估计 | 第34页 |
| ·核估计 | 第34-35页 |
| ·极值分布的POT模型 | 第35-40页 |
| ·J.P.摩根的VaR的计算及其特征 | 第40-44页 |
| ·常见的金融时间序列特征分析概述 | 第44-50页 |
| ·常用的几种金融时间序列描述性统计量介绍 | 第45-47页 |
| ·独立同分布序列或近似独立同分布序列的认定方法 | 第47-48页 |
| ·时间序列自回归分析模型 | 第48-49页 |
| ·金融时间序列波动性分析的GARCH和GJR模型 | 第49-50页 |
| ·基于极值理论的金融市场动态VaR测度方法 | 第50-55页 |
| ·金融资产损失序列的构造 | 第51页 |
| ·基于随机波动过程的动态风险测度模型 | 第51-52页 |
| ·(近似)独立同分布新生变量序列的构造 | 第52-53页 |
| ·基于EVT的独立同分布序列极值尾部建模 | 第53-54页 |
| ·门槛值的选择的重要性及其选择方法 | 第54页 |
| ·GPD参数估计方法 | 第54-55页 |
| ·标准残差序列的q分位数值Z_q估计 | 第55页 |
| ·条件与非条件的动态极值VaR的计算 | 第55页 |
| ·基于极值理论的金融风险测度准确性研究 | 第55-60页 |
| ·风险测度计量模型准确性的失败比率检验方法 | 第56页 |
| ·风险测度计量模型准确性的Back-Testing检验方法 | 第56-60页 |
| ·非条件涵盖检验(Unconditional Coverage Testing) | 第57-58页 |
| ·独立性检验(Independence Testing) | 第58-60页 |
| ·条件涵盖检验(Conditional Coverage Testing) | 第60页 |
| ·运用Back-Testing考察风险测度模型准确性的时间标度不变性 | 第60-61页 |
| ·时间标度及其不变性特征 | 第60-61页 |
| ·风险模型测度准确性的时间标度不变性特征 | 第61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 金融市场动态极值VaR测度准确性的实证研究 | 第62-93页 |
| ·金融市场动态极值VaR测度准确性实证研究的现实意义 | 第63-65页 |
| ·样本选择的依据 | 第65页 |
| ·实证结果与分析 | 第65-88页 |
| ·沪深股市动态极值VaR测度 | 第65-76页 |
| ·上海伦敦铜期货市场动态极值VaR测度的实证研究 | 第76-81页 |
| ·部分国际股市动态极值风险测度的实证 | 第81-84页 |
| ·上证A、B股市场动态极值VaR测度实证 | 第84-88页 |
| ·金融市场动态极值VaR测度准确性的时间标度不变性 | 第88-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第4章 资产组合动态极值VaR测度及其准确性 | 第93-103页 |
| ·问题的提出 | 第93-94页 |
| ·金融资产组合动态极值风险VaR测度的计量模型 | 第94-98页 |
| ·资产组合条件损失序列 | 第94页 |
| ·资产组合的动态极值风险VaR测度基本方法 | 第94-96页 |
| ·基于多元GARCH模型的时变相关系数和协方差估计 | 第96-97页 |
| ·基于标准残差序列与EVT的风险测度 | 第97-98页 |
| ·实证结果 | 第98-102页 |
| ·样本数据 | 第98页 |
| ·资产组合损失序列特征 | 第98页 |
| ·BEKK二元GARCH参数估计结果 | 第98-99页 |
| ·标准残差序列的统计特征分析 | 第99-100页 |
| ·基于EVT的资产组合风险测度 | 第100-101页 |
| ·风险测度计量模型的准确性检验 | 第101-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 第5章 金融市场动态极值VaR因果关系效应研究 | 第103-112页 |
| ·问题的提出 | 第103-104页 |
| ·金融市场动态极值VaR因果效应研究方法 | 第104-106页 |
| ·实证结果 | 第106-110页 |
| ·中国大陆沪深股市动态极值VaR因果关系效应实证研究 | 第106-107页 |
| ·中国大陆股市与部分国际市场动态极值VaR因果关系效应的实证研究 | 第107-110页 |
| ·上海伦敦铜期货市场动态极值VaR因果关系效应实证研究 | 第110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第6章 基于风险管理的中国金融市场发展建议 | 第112-118页 |
| ·强化金融市场制度建设 | 第112-114页 |
| ·开辟多层次的市场体系 | 第114页 |
| ·强化市场风险监管力度 | 第114-115页 |
| ·强化对货币与房地产金融市场的风险管理 | 第115-116页 |
| ·提高上市公司的品质 | 第116页 |
| ·推动中国与国际金融市场的融合 | 第116-118页 |
| 结论 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-131页 |
| 攻读博士学位期间所发表论文、著作及科研情况 | 第131-132页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第132页 |
