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第一章 绪论1

第一节 问题的提出和研究意义1

一、国际范围内金融风险管理势在必行1

二、我国金融风险管理的现状2

三、市场风险的量化管理趋势3

四、研究金融市场风险测度方法的重要性3

五、研究意义5

第二节 国内外的研究现状6

一、金融市场的有效性理论7

二、金融市场的非线性特征9

三、收益率的经验分布特征12

四、金融市场风险测度模型15

五、金融市场风险测度指标22

六、研究中存在的问题23

第三节 研究对象、目标与内容24

一、研究对象24

二、研究目标25

三、研究内容26

第二章 金融市场风险测度方法概述31

第一节 金融风险的分类与金融风险管理的过程31

一、金融风险的分类31

二、金融市场风险管理的过程32

第二节 金融市场风险的测度方法33

一、VaR测度指标33

二、CVaR测度指标39

三、市场风险的模糊测度方法40

第三章 中国证券市场的有效性与非线性特征41

第一节 有效市场假说及其检验41

一、EMH的发展和分类41

二、EMH的检验方法42

三、实证检验分析44

第二节 分形市场假说及其检验56

一、R／S分析方法56

二、R／S实证分析60

三、易变性期限结构66

四、BDS检验非线性相关68

第三节 金融市场收益率的混沌特征分析69

一、HP滤波消除长期趋势70

二、确定最大Lyapunov指数72

三、确定关联维73

四、临近返回检验74

第四章 金融市场风险测度的统计基础81

第一节 稳定分布、帕累托分布和截断Levy分布82

一、稳定分布及其参数估计82

二、渐近帕累托分布及尾部指数估计84

三、截断Levy分布85

四、渐近截断列维飞行87

第二节 对中国股市收益分布的实证分析88

一、用稳定分布拟合收益分布88

二、用截断列维飞行TLF拟合收益分布92

三、拟合收益率分布的尾部形状93

第五章 基于极值理论的VaR估计97

第一节 极值理论（EVT）的基础98

一、BLOCK方法99

二、POT方法102

三、极值理论（EVT-GPD）应用中阈值的选择103

第二节 实证研究104

一、GPD分布参数估计104

二、GEV分布参数估计109

三、VaR计算与后验测试113

第六章 基于分位数回归方法的VaR估计119

第一节 分位数回归方法120

一、分位数回归与优化120

二、分位数回归模型的线性规划表达121

三、QR在金融时间序列数据中的应用特点122

四、QR在VaR中的应用123

第二节 基于分位数动态方程的VaR估计——CAViaR132

一、CAViaR的基本原理132

二、CAViaR中回归方程的几种形式134

三、VaR模型的动态分位检验135

四、差分进化遗传算法136

五、CAViaR的实证分析138

第七章 基于混合密度神经网络的VaR估计147

第一节 混合密度神经网络原理148

第二节 评估模型预测精度的方法150

第三节 基于混合密度神经网络的风险测度151

一、VaR计算方法151

二、Expected Shortfall计算方法152

第四节 实证研究152

一、上海股票市场的分析153

二、其他市场指数的分析159

三、模型预测效果评估162

第八章 基于波动性分析方法的VaR估计165

第一节 基于FLS的国际股市长期动态相关分析165

一、FLS的基本理论166

二、国际股市长期动态相关实证分析167

第二节 国际股市短期相关性分析172

一、相关系数分析172

二、Box’M检验短期关联性177

第三节 国际股市之间的引导和长期稳定关系178

一、国际股市之间的引导关系178

二、国际市场之间的协整关系——长期稳定性分析180

第四节 基于随机波动率模型的VaR计算184

一、随机波动率模型的理论基础185

二、基于SV模型的VaR分析189

第五节 基于ARMA-APARCH-t模型的VaR估计194

一、ARMA-APARCH模型简介194

二、基于ARMA-APARCH的VaR分析195

第六节 基于多变量GARCH模型的VaR分析199

一、基于单变量GARCH模型的投资组合的VaR计算199

二、VECH，BEKK模型200

三、CCC-GARCH和DCC-GARCH模型201

四、基于M-GARCH的VaR实证分析203

第九章 短期价格涨跌预测及市场风险的模糊测度215

第一节 价格信息是群体型模糊信息215

第二节 模糊信息分配理论模型216

一、一维线性信息分配216

二、多维信息分布矩阵217

三、线性信息分配下的信息守恒定理217

四、多维信息控制点的编码218

五、基于模糊信息分配的模糊关系矩阵R219

六、由R进行模糊近似推理220

第三节 实证分析221

一、数据预处理222

二、模糊推理与识别222

第四节 收益率的可能性分布与市场风险的模糊测度226

结论229

一、主要结论230

二、创新点233

三、展望236

四、对我国金融市场风险管理的建议237

参考文献239

后记265