随机波动模型参数估计方法比较研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| ·论文研究背景 | 第6-9页 |
| ·波动的特征 | 第6-7页 |
| ·波动量化研究的发展 | 第7-9页 |
| ·SV模型参数估计方法的研究意义 | 第9页 |
| ·论文的整体框架及创新点 | 第9-11页 |
| ·论文的整体框架 | 第9-10页 |
| ·论文的创新点 | 第10-11页 |
| 第二章 SV模型及其参数估计方法综述 | 第11-18页 |
| ·SV模型 | 第11页 |
| ·SV模型的统计特征 | 第11-13页 |
| ·ARSV（1）模型 | 第13页 |
| ·SV模型参数估计方法综述 | 第13-18页 |
| 第三章 广义矩估计法 | 第18-28页 |
| ·广义矩估计法 | 第18-23页 |
| ·矩估计法 | 第18-19页 |
| ·广义矩估计法 | 第19-20页 |
| ·权矩阵的最佳选择 | 第20-23页 |
| ·广义矩估计方法对ARSV(1)模型的参数估计 | 第23-24页 |
| ·实证研究 | 第24-28页 |
| ·试验数据及其统计特征 | 第24-27页 |
| ·实证结果 | 第27-28页 |
| 第四章 马尔可夫链蒙特卡罗方法 | 第28-43页 |
| ·Bayes统计方法 | 第28-31页 |
| ·先验分布及其确定 | 第28-29页 |
| ·Bayes公式 | 第29-30页 |
| ·后验分布的计算 | 第30-31页 |
| ·马尔可夫链蒙特卡罗方法 | 第31-35页 |
| ·马尔可夫链 | 第31页 |
| ·计算定积分的Monte Carlo方法 | 第31-32页 |
| ·MCMC方法的基本原理 | 第32-33页 |
| ·Gibbs抽样 | 第33-34页 |
| ·Metropolis－Hastings算法 | 第34-35页 |
| ·MCMC方法对ARSV（1）模型的参数估计 | 第35-41页 |
| ·ARSV(1)模型的Bayes分析 | 第35-36页 |
| ·ARSV(1)模型的Gibbs抽样算法 | 第36-41页 |
| ·实证研究 | 第41-43页 |
| 第五章 有效矩估计法 | 第43-47页 |
| ·有效矩估计法 | 第43-45页 |
| ·极大似然估计法 | 第43页 |
| ·有效矩估计法的步骤 | 第43-45页 |
| ·有效矩估计法对ARSV（1）模型的参数估计 | 第45-46页 |
| ·实证研究 | 第46-47页 |
| 第六章 比较研究 | 第47-52页 |
| ·实证结果比较 | 第47-49页 |
| ·预测 | 第49页 |
| ·模拟研究 | 第49-52页 |
| 第七章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
