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第1章 金融市场风险预警的理论基础1

1.1 金融市场风险预警方法概述1

1.1.1 金融预测方法2

1.1.2 金融预警方法3

1.1.3 预警指标5

1.1.4 预警模型6

1.2 BP神经网络的理论基础7

1.2.1 BP神经网络模型基本原理7

1.2.2 BP学习算法7

1.2.3 国外研究现状分析8

1.3 支持向量机概述14

1.3.1 支持向量机的理论基础14

1.3.2 支持向量机（SVM）国内外研究现状分析21

1.4 ARCH系列模型概述26

1.4.1 国外对ARCH模型的研究26

1.4.2 国内对ARCH模型的研究28

1.4.3 国内外研究现状述评31

1.5 CVaR方法概述31

1.5.1 CVaR方法的理论基础31

1.5.2 国内外研究现状分析38

本章小结45

第2章 股指金融市场风险预测47

2.1 基于BP模型的股票指数预测47

2.1.1 引言47

2.1.2 样本选取与网络参数确定47

2.1.3 实证分析与预测50

2.2 基于SVM模型的股票指数预测53

2.2.1 引言53

2.2.2 样本数据处理54

2.2.3 基于v-SVR股指预测模型构建56

2.2.4 对深证成指的实证分析58

本章小结64

第3章 标普500指数期货风险预警研究67

3.1 研究背景67

3.2 标普500指数期货风险的内涵分析67

3.2.1 标普500指数期货市场收益率的基本统计特征68

3.2.2 标普500指数期货风险的理论分析71

3.3 基于CVaR方法的标普500指数期货风险预警76

3.3.1 基于CVaR方法的股指期货风险预警体系的建立76

3.3.2 基于CVaR方法的标普500指数期货风险度量85

3.4 标普500指数期货对我国股指期货风险监管的可借鉴性89

3.4.1 标普500与沪深300指数期货收益率的基本统计量对比分析89

3.4.2 标普500指数期货与沪深300指数期货的基本差异93

本章小结95

本章附录96

第4章 中国沪深300股指期货风险预警研究99

4.1 本章引言99

4.2 基于GARCH-GED模型的沪深300股指期货风险预警100

4.2.1 统计分析100

4.2.2 实证研究101

4.3 中国股指期货市场特征分析106

4.3.1 研究数据选取与数据处理106

4.3.2 中国股指期货市场特征分析110

4.3.3 实体经济对股指期货市场收益的影响研究114

4.4 中国股指期货市场风险预警研究132

4.4.1 股指期货市场风险预警体系的建立132

4.4.2 股指期货市场的风险计量134

4.4.3 股指期货市场的风险分离142

本章小结144

第5章 中国股指期货市场政策性控制147

5.1 沪深300指数期货的特点147

5.2 沪深300指数期货风险监管方面存在的问题148

5.3 中国股指期货市场风险预警对策分析150

5.3.1 抑制通货膨胀151

5.3.2 降低人民币汇率波动幅度154

5.3.3 控制流通中的货币供应量155

5.4 完善沪深300指数期货风险监管制度的对策156

5.4.1 强化期货业协会和期货交易所在股指期货风险监管中的作用156

5.4.2 弥补股指期货自身的缺陷问题157

5.4.3 尽快健全股指期货相关的法律制度157

本章小结158

索引161

参考文献165

致谢175