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 |