第一章 绪论 1
第一节 研究背景和意义 1
第二节 问题的提出 3
第三节 国内外研究进展 5
一、国外研究进展 5
二、国内研究进展 9
第四节 研究思路和方法 11
一、研究思路 11
二、研究方法 12
第五节 论文主要创新点 16
第二章 金融市场风险 18
第一节 金融风险 18
一、金融风险的定义 18
二、金融风险的特征 20
三、金融风险的分类 21
第二节 金融市场风险 24
一、金融市场风险的影响 24
二、金融市场风险管理 25
三、金融市场风险度量方法 30
第三节 金融市场风险度量中涉及的相关统计量 37
一、金融资产收益率的计算 37
二、描述金融资产收益率分布的统计量 38
三、中国股票市场收益率的统计分析 41
第三章 金融市场风险度量的风险价值（VaR）方法 50
第一节 风险价值（VaR）概述 51
一、风险价值（VaR）的定义 51
二、风险价值（VaR）的优点与应用 53
第二节 VaR计算过程与方法 55
一、VaR计算的基本原理与过程 55
二、VaR计算主要方法 57
三、VaR计算的主要方法比较 63
第三节 VaR计算方法的事后检验 64
第四节 VaR主要方法与事后检验的实证研究 69
第五节 基于波动性模型的VaR计算 74
第六节 处理厚尾和不对称现象的几种统计分布 80
第七节 实证分析 86
第四章 局部多项式非参分位数估计与VaR度量 90
第一节 非参数模型与局部多项式估计方法 90
一、非参数模型 90
二、非参数模型的局部多项式估计 92
三、局部多项式估计涉及的变量选择问题 94
第二节 非参数模型的局部多项式分位数估计方法 96
一、非参分位数模型 96
二、局部多项式非参分位数估计及其基本性质 97
三、局部多项式非参分位数估计的窗宽选择 98
四、蒙特卡洛模拟检验 100
第三节 VaR的非参数建模和分位数估计 103
一、基于分位数回归的VaR参数模型与非参数模型 103
二、实证研究 107
第四节 本章小结 112
第五章 变系数样条分位数估计与VaR度量 113
第一节 变系数模型和常见估计方法 113
一、变系数模型 114
二、变系数模型的估计 115
第二节 变系数模型的分位数估计及其应用 118
一、B样条函数的定义和性质 118
二、变系数模型的B样条分位数估计 121
三、蒙特卡洛模拟研究 122
第三节 基于变系数B样条分位数回归的VaR度量 125
一、变系数VaR模型的构建 125
二、变系数VaR模型的估计方法 127
三、实证研究 128
第四节 本章小结 131
第六章 加权分位数Copula方法与VaR度量 132
第一节 Copula理论 133
一、Copula函数定义 133
二、Copula函数性质 134
三、Copula函数分类 136
四、基于Copula的相关性测度指标 143
第二节 Copula函数的参数估计和模型选择方法 150
一、Copula函数的参数估计 150
二、Copula函数的模型选择 153
三、蒙特卡洛模拟实验 155
第三节 加权分位数Copula方法 156
一、Copula分位数曲线及其性质 157
二、加权分位数Copula估计 161
三、模拟与应用 165
第四节 本章小结 170
参考文献 171
后记 195
致谢 196