| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·论文的选题背景和意义 | 第9-10页 |
| ·论文主题的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要的研究内容及方法 | 第11-13页 |
| 第二章 金融数据长记忆性综述 | 第13-26页 |
| ·时间序列的长记忆性 | 第14-16页 |
| ·长记忆存在性检验 | 第16-20页 |
| ·R/S 与修正R/S 检验 | 第16-18页 |
| ·KPSS 检验 | 第18-20页 |
| ·LM 检验 | 第20页 |
| ·长记忆时间序列模型 | 第20-22页 |
| ·分数差分噪声模型 | 第21页 |
| ·ARFIMA、ARFISMA、GARMA 和ARFIMA-ARIMA | 第21-22页 |
| ·时间序列分数维D 的估计 | 第22-26页 |
| ·分数布朗运动 | 第22-24页 |
| ·基于时域的聚合分析法 | 第24-25页 |
| ·基于频域的周期图方法 | 第25-26页 |
| 第三章 高频金融数据的“已实现”波动率及其扩展 | 第26-35页 |
| ·“已实现”波动率的理论背景和算法 | 第26-28页 |
| ·“已实现”波动率的建模 | 第28-30页 |
| ·VAR-RV 模型 | 第29页 |
| ·ARFIMA-RV 模型 | 第29-30页 |
| ·“已实现”波动率的扩展 | 第30-35页 |
| ·调整“已实现”波动率 | 第30-31页 |
| ·赋权“已实现”波动率 | 第31-35页 |
| 第四章 我国股市高频数据波动率实证研究 | 第35-41页 |
| ·波动率基本统计特性分析 | 第35-37页 |
| ·基本统计量 | 第35-36页 |
| ·上证指数波动率统计分析 | 第36-37页 |
| ·波动率正态性检验 | 第37-41页 |
| ·图示法 | 第38-39页 |
| ·拟合优度检验法 | 第39-41页 |
| 第五章 赋权“已实现”波动率的建模及应用 | 第41-47页 |
| ·ARFIMA-ARIMA-WRV 模型 | 第41-42页 |
| ·模型的实证分析 | 第42-45页 |
| ·上证指数赋权“已实现”波动率模型的确定 | 第42-43页 |
| ·模型评价 | 第43-45页 |
| ·基于赋权“已实现”波动率的VAR 计算 | 第45-47页 |
| ·VaR 的介绍 | 第45页 |
| ·引入赋权“已实现”波动率的VaR 计算 | 第45-47页 |
| 第六章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47-48页 |
| ·长记忆高频金融数据波动率的展望 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻硕期间取得的科研成果 | 第53-54页 |