第1章 绪论

 1.1 研究背景

1.1.1 风险管理的重要性

1.1.2 风险管理的步骤

 1.2 风险管理概述

1.2.1 风险管理简介

1.2.2 金融机构的风险管理

 1.3 VaR模型简介

 1.4 分位数回归方法简介

第2章 国内外相关研究

 2.1 VaR方法概述

 2.2 非参数方法研究综述

2.2.1 历史数据模拟法

2.2.2 蒙特卡罗模拟方法

 2.3 参数方法相关研究综述

 2.4 半参数方法相关研究综述

2.4.1 极值理论

2.4.2 分布函数不同的估计

2.4.3 分位数回归

 2.5 CAViaR模型研究综述及创新点

2.5.1 CAViaR模型的优点

2.5.2 CAViaR模型的发展和改进

2.5.3 基于门限函数和汇率风险的CAViaR模型

 2.6 房地产市场及其风险研究综述及创新点

2.6.1 我国的房地产市场简述

2.6.2 我国房地产市场的风险

2.6.3 我国不同城市房地产市场的风险

第3章 CAViaR实证研究模型

 3.1 CAViaR模型介绍

3.1.1 分位数回归的优点

3.1.2 分位数回归的结构

3.1.3 CAViaR模型的具体形式

 3.2 CAViaR模型的改进与创新

3.2.1 基于常数和门限间接AR-TGARCH模型的CAViaR

3.2.2 基于CAVJaR模型的汇率隔夜风险模型

3.2.3 基于CAViaR模型的城区房地产风险模型

 3.3 CAViaR模型的参数估计

 3.4 CAViaR模型的检验

3.4.1 DQ检验

3.4.2 RQ值和LR统计量检验

第4章 基于常数和门限间接AR_TGARCH模型的CAViaR研究——来自中国股指的证据

 4.1 实证分析

4.1.1 实证数据描述

4.1.2 实证参数结果及检验

4.1.3 格兰杰因果检验

 4.2 本章小结

第5章 基于CAVJaR模型的汇率隔夜风险研究

 5.1 实证分析

5.1.1 实证数据描述

5.1.2 实证参数结果及检验

 5.2 本章小结

第6章 基于CAViaR模型的城区房地产风险研究——来自湖北省武汉市的实证分析

 6.1 实证分析

6.1.1 数据描述和城区分类

6.1.2 SAV和AS模型结果及检验

 6.2 研究结论和政策建议

6.2.1 研究结论

6.2.2 政策建议

第7章 研究总结与展望

 7.1 研究总结

 7.2 研究展望

参考文献

彭伟《CAViaR模型方法及其实证研究》对CAViaR中的SAV模型、AS模型以及IG模型进行改进，并做实证分析，同时还通过DQ检验、RQ值和三个LR统计量进行模型的比较检验，分别对我国的四个股票大盘指数、汇率风险以及房地产风险进行实证研究。

本书可供经济学、管理学等相关学科的高等院校师生，从事风险管理的专业人员，以及对风险管理感兴趣的读者阅读参考。

彭伟《CAViaR模型方法及其实证研究》首次从城市中不同城区的房地产风险入手，直接对VaR本身构建模型。CAViaR是2004年被Engle和Manganelli（2004）提出来的，不需要对尾部的分布进行估计，不需要假定回报的分布形式，用数学优化方法，直接计算VaR，这种方法自提出后得到了极大的发展，成为了分位数回归的一个极其的重要方法，本文也是探讨了这种方法的进一步改进和应用。