| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18页 |
| 1.4 论文结构及技术路线 | 第18-20页 |
| 1.5 论文可能的创新之处 | 第20-21页 |
| 第2章 国内外文献回顾与评价 | 第21-36页 |
| 2.1 商品期货的波动特征研究 | 第21-26页 |
| 2.2 波动率模型比较研究 | 第26-28页 |
| 2.3 商品期货间的波动溢出效应研究 | 第28-31页 |
| 2.4 商品期货的避险效率研究 | 第31-34页 |
| 2.5 文献综述 | 第34-36页 |
| 第3章 我国主要商品期货的界定及数据选取 | 第36-50页 |
| 3.1 期货市场概述 | 第36-41页 |
| 3.1.1 期货市场的形成与发展 | 第36-39页 |
| 3.1.2 期货市场的功能和作用 | 第39页 |
| 3.1.3 世界主要商品期货市场 | 第39-41页 |
| 3.2 我国主要商品期货的界定 | 第41-46页 |
| 3.2.1 我国期货市场发展历程 | 第41-43页 |
| 3.2.2 我国主要商品期货的选取 | 第43-46页 |
| 3.3 数据选取说明 | 第46-49页 |
| 3.3.1 数据来源与构建 | 第46-47页 |
| 3.3.2 数据选取 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 主要商品期货的波动特征研究 | 第50-67页 |
| 4.1 波动特征研究方法 | 第50-55页 |
| 4.1.1 GARCH模型 | 第50-52页 |
| 4.1.2 GJR-GARCH模型 | 第52-53页 |
| 4.1.3 修正R/S分析法和GPH检验 | 第53-55页 |
| 4.2 期货收益率的描述性统计 | 第55-57页 |
| 4.3 波动聚集性和持续性检验 | 第57-59页 |
| 4.4 波动的非对称性检验 | 第59-61页 |
| 4.5 收益和波动的长记忆性检验 | 第61-66页 |
| 4.5.1 收益率的长记忆性 | 第61-63页 |
| 4.5.2 波动率的长记忆性 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 波动率模型比较研究 | 第67-84页 |
| 5.1 波动率模型 | 第67-69页 |
| 5.1.1 条件方差建模 | 第67-68页 |
| 5.1.2 新生量Z_l建模 | 第68-69页 |
| 5.2 模型刻画精度检验方法 | 第69-71页 |
| 5.3 VaR计算及后验分析方法 | 第71-72页 |
| 5.4 实证分析 | 第72-81页 |
| 5.4.1 波动率模型参数估计结果 | 第72-74页 |
| 5.4.2 模型刻画精度检验 | 第74-77页 |
| 5.4.3 VaR计算及后验分析 | 第77-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-84页 |
| 第6章 国内外商品期货间的波动溢出效应研究 | 第84-100页 |
| 6.1 基于BEKK-GARCH模型的波动溢出效应检验方法 | 第84-86页 |
| 6.1.1 BEKK-GARCH模型 | 第84-85页 |
| 6.1.2 Wald检验 | 第85-86页 |
| 6.2 基于Copula模型的波动溢出效应检验方法 | 第86-90页 |
| 6.2.1 PELT波动变结构点诊断 | 第86-89页 |
| 6.2.2 分阶段构建Copula模型 | 第89页 |
| 6.2.3 Z检验 | 第89-90页 |
| 6.3 实证分析 | 第90-97页 |
| 6.3.1 国外商品期货收益率的描述性统计 | 第90-91页 |
| 6.3.2 基于BEKK-GARCH模型的波动溢出效应检验结果 | 第91-94页 |
| 6.3.3 基于Copula模型的波动溢出效应检验结果 | 第94-97页 |
| 6.4 本章小结 | 第97-100页 |
| 第7章 基于静态和动态Copula方法的商品期货避险效率研究 | 第100-120页 |
| 7.1 传统避险模型 | 第100-106页 |
| 7.1.1 避险比率和避险效率的计算 | 第100-101页 |
| 7.1.2 回归模型(OLS) | 第101-102页 |
| 7.1.3 双变量向量自回归模型(BVAR) | 第102页 |
| 7.1.4 向量误差修正模型(VECM) | 第102-105页 |
| 7.1.5 多变量GARCH模型(MVGARCH) | 第105-106页 |
| 7.2 静态和动态Copula方法 | 第106-110页 |
| 7.2.1 边缘分布拟合模型 | 第107-108页 |
| 7.2.2 Copula函数 | 第108-110页 |
| 7.3 实证分析 | 第110-117页 |
| 7.3.1 现货收益率的描述性统计 | 第110-111页 |
| 7.3.2 单位根检验和协整检验 | 第111-113页 |
| 7.3.3 各类避险模型的避险比率和避险效率结果 | 第113-117页 |
| 7.4 本章小结 | 第117-120页 |
| 结论与展望 | 第120-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-141页 |
| 附录 主要商品期货收益率序列的正态分布Q-Q图 | 第141-142页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第142页 |
