论文目录 | |
| 摘要 | 第1-9
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| Abstract | 第9-11
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| 目录 | 第11-15
页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28
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| · 金融学理论发展概述 | 第16-18
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| · 金融风险管理概述 | 第18-22
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| · 金融风险管理理论概述 | 第18-19
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| · 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
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| · 本文的逻辑结构安排 | 第27-28
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| 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
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| · 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 |
| 2.4.3(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
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| · 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
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| · 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
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| · 样本选择的依据 | 第65
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| · 实证结果与分析 | 第65-88
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| · 沪深股市动态极值VaR测度 | 第65-76
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| · 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
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| · 资产组合条件损失序列 | 第94
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| · 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
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| · 实证结果 | 第98-102
页 |
| · 样本数据 | 第98
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| · 资产组合损失序列特征 | 第98
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| · BEKK二元GARCH参数估计结果 | 第98-99
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| · 标准残差序列的统计特征分析 | 第99-100
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| · 基于EVT的资产组合风险测度 | 第100-101
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| · 风险测度计量模型的准确性检验 | 第101-102
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| · 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
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| · 问题的提出 | 第103-104
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| · 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
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| · 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
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| · 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
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| · 强化金融市场制度建设 | 第112-114
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| · 开辟多层次的市场体系 | 第114
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| · 强化市场风险监管力度 | 第114-115
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| · 强化对货币与房地产金融市场的风险管理 | 第115-116
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| · 提高上市公司的品质 | 第116
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| · 推动中国与国际金融市场的融合 | 第116-118
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| 结论 | 第118-121
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| 致谢 | 第121-122
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| 参考文献 | 第122-131
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| 攻读博士学位期间所发表论文、著作及科研情况 | 第131-132
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| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第132
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