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基于GARCH-EVT-Dynamic CVaR-LP最优投资组合及实证研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第7-11页
    1.1 研究背景、意义及目的第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-9页
        1.2.1 Dynamic VaR和EVT研究现状第8-9页
        1.2.2 CVaR和投资组合现阶段研究情况第9页
    1.3 本文的研究思路第9-11页
        1.3.1 本文的研究思路第9页
        1.3.2 本文的结构安排第9-11页
第二章 相关知识及理论第11-17页
    2.1 ARCH和GARCH模型第11-12页
        2.1.1 ARCH模型第12页
        2.1.2 GARCH模型第12页
    2.2 VaR与CVaR第12-14页
        2.2.1 VaR的定义第13页
        2.2.2 CVaR的定义第13页
        2.2.3 CVaR的性质第13-14页
    2.3 极值理论(EVT)第14-17页
        2.3.1 分块样本极大值理论第14-15页
        2.3.2 POT第15-17页
第三章 GARCH-EVT -Dynamic-CVaR-LP模型第17-23页
    3.1 动态VaR与动态CVaR的定义第17页
    3.2 POT模型第17-19页
        3.2.1 半参数方法第17-18页
        3.2.2 完全参数方法第18-19页
    3.3 动态VaR和CVaR第19-20页
    3.4 VaR和CVaR回测检验第20页
    3.5 基于GARCH-EVT -Dynamic-CVaR-LP最优投资组合第20-23页
        3.5.1 LP求解第21-22页
        3.5.2 投资组合风险度量第22-23页
第四章 实证分析第23-36页
    4.1 数据的选取和计算步骤第23-24页
    4.2 相关统计量检验第24-30页
    4.3 参数估计第30-32页
        4.3.1 黄金和美元指数的参数μ的取值第30-31页
        4.3.2 μ_t和σ_t的动态估计第31-32页
    4.4 模型结果与Dynamic VaR与Dynamic CVaR回测检验第32-34页
        4.4.1 不同置信度下美元指数和黄金的风险测度值第32页
        4.4.2 q=95%时,黄金和美元指数的实际负对数收益,动态VaR和CVaR对比图第32-33页
        4.4.3 失败检验第33-34页
    4.5 最优投资组合基于LP模型并对风险测量第34-36页
        4.5.1 利用LP模型计算最优投资组合第34-35页
        4.5.2 黄金(HJ)和美元指数(MY)投资组合的风险度量第35-36页
第五章 总结与展望第36-37页
参考文献第37-40页
致谢第40页

 
 
论文编号BS3915003,这篇论文共40
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