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基于GARCH波动率和隐含波动率的股票波动率预测模型

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基于GARCH波动率和隐含波动率的股票波动率预测模型
论文目录
 
中文摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-12页
  1.1 研究现状第8-10页
  1.2 本文主要工作第10-11页
  1.3 本文结构第11-12页
第二章 传统模型介绍第12-16页
  2.1 传统的GARCH模型第12-14页
    2.1.1 ARCH模型第12-13页
    2.1.2 GARCH模型第13页
    2.1.3 EGARCH模型第13-14页
    2.1.4 TGARCH模型第14页
  2.2 隐含波动率模型第14-16页
    2.2.1 Black-Scholes模型隐含波动率第14-16页
第三章 GARCH模型实证研究第16-25页
  3.1 模型评价指标第16-17页
    3.1.1 赤池信息量准则第16页
    3.1.2 预测能力评价指标第16-17页
  3.2 数据分析第17-20页
  3.3 构建GARCH模型第20-23页
  3.4 GARCH模型的预测第23-25页
第四章 GARCH-IMV模型第25-30页
  4.1 GARCH-IMV模型第25页
  4.2 基于插值方法的模型波动率第25-27页
  4.3 实证分析第27-30页
第五章 基于RBF的GARCH-IMV模型第30-38页
  5.1 神经网络介绍第30页
  5.2 BP神经网络和RBF神经网络对比第30-36页
    5.2.1 BP神经网络第30-32页
    5.2.2 RBF神经网络第32-33页
    5.2.3 实证分析对比第33-36页
  5.3 RBF-GARCH-IMV模型第36页
  5.4 RBF-GARCH-IMV模型的实证效果第36-38页
第六章 总结和展望第38-39页
参考文献第39-42页
致谢第42-43页
个人简历及在校期间的研究成果和发表的学术论文第43页

本篇论文共43页,点击这进入下载页面
 
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