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扩散模型波动率非参数统计推断——基于高频数据的新思考

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扩散模型波动率非参数统计推断——基于高频数据的新思考
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪言第11-29页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状分析第12-20页
        1.2.1 时齐扩散模型第13-14页
        1.2.2 时变扩散模型第14-16页
        1.2.3 带跳时齐扩散模型第16-17页
        1.2.4 带跳时变扩散模型第17-19页
        1.2.5 分段时变扩散模型第19-20页
    1.3 预备知识第20-25页
        1.3.1 常用符号第20-21页
        1.3.2 基本定理和方法第21-23页
        1.3.3 两个不等式第23-25页
    1.4 本文的主要工作第25-27页
    1.5 本文的创新点第27-29页
2 时齐扩散模型的两种即期波动率非参数估计第29-47页
    2.1 基于连续取样核函数的即期波动率非参数估计第30-32页
    2.2 基于连续取样核函数的即期波动率估计量的渐近正态性第32-40页
    2.3 高频数据下基于样本插值的即期波动率非参数估计第40-41页
    2.4 基于样本插值的即期波动率估计量的收敛性和渐近正态性第41-46页
    2.5 结论第46-47页
3 时变扩散模型即期波动率非参数估计第47-56页
    3.1 基于两步平滑的即期波动率估计量第47-48页
    3.2 估计量的收敛性第48-51页
    3.3 估计量的渐近正态性第51-55页
    3.4 结论第55-56页
4 高频数据下基于极差的即期波动率非参数估计第56-68页
    4.1 基于极差的即期波动率估计量第56-58页
    4.2 估计量的收敛性第58-62页
    4.3 估计量的渐近正态性第62-66页
    4.4 数值模拟第66-67页
    4.5 结论第67-68页
5 高频数据下带跳时齐扩散模型即期波动率非参数估计第68-84页
    5.1 基于极差和阈值的即期波动率估计量第69-70页
    5.2 估计量的收敛性第70-80页
    5.3 估计量的渐近正态性第80-83页
    5.4 结论第83-84页
6 高频数据下带跳时变扩散模型积分波动率非参数估计第84-95页
    6.1 引言第84-85页
    6.2 基于极差和阈值的积分波动率估计量第85-86页
    6.3 估计量的收敛性第86-87页
    6.4 估计量的渐近正态性第87-91页
    6.5 数值模拟第91-94页
    6.6 结论第94-95页
7 分段时变参数扩散模型实证研究第95-103页
    7.1 CIR模型广义残差拟合优度检验第95-97页
    7.2 CIR模型分段时变检验第97-98页
    7.3 数值模拟第98-99页
    7.4 实证分析第99-102页
        7.4.1 利率数据分析第99-101页
        7.4.2 汇率数据分析第101-102页
    7.5 结论第102-103页
8 未来研究展望第103-104页
参考文献第104-113页
致谢第113-114页
附录第114页

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