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几种分布下的Bayes统计推断问题及极值理论在VaR中的应用

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几种分布下的Bayes统计推断问题及极值理论在VaR中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-16页
  · 研究背景及意义第9-10页
    · 贝叶斯理论第9-10页
    · VaR理论第10页
  · 国内外文献综述和研究现状第10-13页
    · Bayes理论相关研究第10-12页
    · VaR理论相关研究第12-13页
  · 本文的创新性成果第13-14页
  · 论文的主要工作第14-16页
第2章 研究的理论依据第16-25页
  · Bayes统计理论第16-22页
    · Bayes统计模型第16-18页
    · 共轭先验分布第18-19页
    · 广义先验分布第19页
    · Bayes估计第19-20页
    · Bayes决策第20-22页
  · VaR模型概述第22-25页
    · VaR的定义第22页
    · VaR的常用度量方法第22-24页
    · VaR的应用及优缺点第24-25页
第3章 几种分布中参数的损失函数和风险函数的Bayes推断第25-39页
  · 正态和对数正态分布中参数的损失和风险函数的Bayes推断第25-30页
    · 正态模型中尺度参数的Bayes估计第26-27页
      · 正态分布尺度参数的估计与后验分布第26页
      · 损失函数的Bayes估计第26-27页
      · 风险函数的Bayes估计第27页
    · 对数正态模型中形状参数的Bayes估计第27页
    · γ_B(x)与φ(δ_B)为保守估计的条件第27-28页
    · 实证分析第28-30页
  · Rayleigh分布中参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断第30-35页
    · Bayes估计第30-32页
      · Rayleigh分布参数的估计与后验分布第30-31页
      · 损失函数的Bayes估计第31页
      · 风险函数的Bayes估计第31-32页
    · γ_B(x)与φ(δ_B)为保守估计的条件第32-33页
    · 实证分析第33-35页
  · Frechet分布中参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断第35-39页
    · Bayes估计第35-36页
      · Frechet分布参数的估计与后验分布第35-36页
      · 损失函数的Bayes估计第36页
      · 风险函数的Bayes估计第36页
    · γ_B(x)与φ(δ_B)为保守估计的条件第36-37页
    · 实证分析第37-39页
第4章 Mlinex损失函数下几种分布中参数的Bayes估计第39-47页
  · Mlinex损失函数下逆伽马分布尺度参数的Bayes估计第39-43页
    · 尺度参数的Bayes估计及其可容许性第39-41页
    · 形如[d_1t+d_2]~(-1)的估计量的可容许性第41-42页
    · 数值模拟第42-43页
  · Mlinex损失函数下广义指数分布形状参数的Bayes估计第43-47页
    · 形状参数的Bayes估计及其容许性第43-44页
    · 形如[d_1t+d_2]~(-1)的估计量的容许性第44-45页
    · 数值模拟第45-47页
第5章 基于极值理论的VaR计算第47-55页
  · 极值理论介绍第47-51页
    · BMM模型第48-49页
    · POT模型第49-51页
  · 实证分析第51-54页
    · 数据的选取及描述性分析第51-52页
    · 两类模型的应用及结果分析第52-54页
  · 小结第54-55页
第6章 总结与展望第55-56页
参考文献第56-60页
在学期间发表的学术论文与研究成果第60-61页
致谢第61页

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