●第1章導論
1.1研究背景及意義
1.2研究問題及內在聯繫
1.2.1研究問題
1.2.2內在聯繫
1.3本書結構
第2章文獻綜述
2.1VaR及ES模型簡介
2.1.1參數模型
2.1.2非參數模型
2.2期望分位數模型
2.2.1參數模型
2.2.2非參數模型
第3章期望分位數及其性質
3.1引言
3.2期望分位數、分位數
3.3基於期望分位數的風險測度
3.4擬優選似然函數
3.5本章小結
3.6附錄
第4章部分變繫數條件期望分位數模型
4.1引言
4.2模型框架
4.2.1模型設定
4.2.2估計方法
4.2.3漸近理論
4.2.4假設檢驗
4.3蒙特卡洛模擬
4.4實證研究
4.5本章小結
4.6附錄
4.6.1定理證明
4.6.2技術引理證明
第5章線性條件自回歸期望分位數模型
5.1引言
5.2模型框架
5.2.1模型設定
5.2.2估計方法
5.2.3漸近理論
5.2.4使LCARE估計VaR和ES
5.3蒙特卡洛模擬
5.4實證研究
5.5本章小結
5.6附錄
5.6.1定理證明
5.6.2技術引理證明
第6章變繫數條件自回歸期望分位數模型
6.1引言
6.2模型框架
6.2.1模型設定及估計
6.2.2漸近性質
6.3蒙特卡洛模擬
6.4本章小結
6.5附錄
6.5.1標號與定義
6.5.2定理證明
6.5.3技術引理證明
第7章結論
參考文獻
後記

有效的風險管理以及準確的風險測度對於現代金融企業越來越重要。傳統的在險價值方法雖然能讓人迅速了解投資組合包含的風險信息，但由於不具有次可加性以及對極值不敏感等問題，很快就被預期損失取代。而ES作為當前最為流行的風險管理工具，不具有與回測相關的可導出性，在實際應用中被廣為詬病。在此背景下，本文通過選取一個同時具有一致性和可導出性的風險測度指標——期望分位數作為工具，分別建立了部分變繫數條件期望分位數模型、線性條件自回歸期望分位數模型和變繫數條件自回歸期望分位數模型，研究個體尾部風險的測度、估計和檢驗問題。

田丁石 著