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金融市场波动率模型的参数估计及预测研究

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金融市场波动率模型的参数估计及预测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-16页
英文缩略词第16-17页
第一章 绪论第17-25页
  1.1 选题背景及意义第17-19页
    1.1.1 研究背景第17-18页
    1.1.2 研究意义第18-19页
  1.2 研究内容与方法第19-23页
    1.2.1 研究内容第20-21页
    1.2.2 研究方法第21-23页
  1.3 本文创新之处第23-25页
第二章 文献综述与理论基础第25-46页
  2.1 波动率特征分析第25-28页
  2.2 连续时间框架下长记忆随机波动率模型及参数估计第28-33页
    2.2.1 随机波动率模型第28-29页
    2.2.2 长记忆随机波动率模型第29-30页
    2.2.3 长记忆随机波动率模型参数估计方法第30-32页
    2.2.4 参数估计的评判准则第32-33页
  2.3 已实现波动率及微观结构噪声第33-37页
    2.3.1 已实现波动率的定义第34-36页
    2.3.2 市场微观结构噪声第36-37页
  2.4 条件异方差模型第37-42页
    2.4.1 单变量条件异方差模型第37-39页
    2.4.2 多变量条件异方差模型第39-42页
  2.5 预测技术第42-45页
    2.5.1 损失函数第42-43页
    2.5.2 预测效果检验第43-45页
  2.6 本章小结第45-46页
第三章 变差方法下的长记忆随机波动率参数估计第46-63页
  3.1 长记忆随机波动率模型及性质第46-53页
  3.2 变差方法下长记忆随机波动模型的参数估计第53-57页
  3.3 估计量的渐近性质第57-59页
  3.4 Monte-Carlo模拟第59-62页
  3.5 本章小结第62-63页
第四章 滤子变差方法下的长记忆随机波动率参数估计第63-83页
  4.1 知识准备第63-65页
  4.2 波动率σ~2的点估计第65-68页
  4.3 赫斯特指数H和扩散项系数β的联合估计第68-73页
  4.4 漂移项参数α的估计第73-79页
  4.5 滤子变差法估计的应用研究第79-81页
  4.6 本章小结第81-83页
第五章 微观结构噪声下已实现波动率的估计与预测第83-106页
  5.1 波动率整合方差与双时间尺度已实现波动率第83-85页
  5.2 自回归预测模型第85-89页
    5.2.1 预测模型的理论依据第85-87页
    5.2.2 自回归预测模型第87-89页
  5.3 不同路径形式下的Monte-Carlo模拟第89-97页
    5.3.1 Heston模型第90-91页
    5.3.2 跳跃扩散模型第91-92页
    5.3.3 对数波动率模型第92页
    5.3.4 异质性自回归已实现波动率模型第92-96页
    5.3.5 分数Ornstein-Uhlenbeck模型第96-97页
  5.4 实证分析第97-105页
    5.4.1 实证数据收集与特征分析第97-102页
    5.4.2 整合波动率Ⅳ的预测与SPA检验第102-104页
    5.4.3 预测精度SPA检验与比较第104-105页
  5.5 本章小结第105-106页
第六章 基于独立成分分析的多元汇率时间序列预测第106-127页
  6.1 独立成分分析第106页
  6.2 多元波动率预测模型及其在汇率波动率中的应用第106-118页
    6.2.1 常见的多元GARCH模型第107-108页
    6.2.2 IC-GARCH模型的改进第108-109页
    6.2.3 预测方法及检验第109-111页
    6.2.4 人民币汇率波动率的实证分析第111-118页
  6.3 IC-BP预测网络及其在汇率预测中的应用第118-125页
    6.3.1 IC-BP预测网络的设计第118-122页
    6.3.2 人民币汇率预测实例分析第122-125页
  6.4 本章小结第125-127页
结论第127-130页
参考文献第130-145页
攻读博士学位期间取得的研究成果第145-147页
致谢第147-149页
附件第149页

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