| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景和选题意义 | 第10-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 关于波动率模型的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 关于模型参数估计方法的研究 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的主要问题 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第16页 |
| 1.5 本文的逻辑结构安排 | 第16-17页 |
| 1.6 研究技术路线图 | 第17-18页 |
| 第2章 模型的相关理论 | 第18-22页 |
| 2.1 条件异方差模型 | 第18-20页 |
| 2.1.1 ARCH模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 GARCH模型 | 第19-20页 |
| 2.2 马尔科夫状态转换模型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 MRS-ARCH模型 | 第20页 |
| 2.2.2 MRS-GARCH模型 | 第20-22页 |
| 第3章 模型参数估计方法 | 第22-31页 |
| 3.1 贝叶斯推断 | 第22页 |
| 3.2 MCMC方法的基本思想 | 第22-23页 |
| 3.3 MCMC方法 | 第23-27页 |
| 3.3.1 Metropolis算法 | 第23-24页 |
| 3.3.2 Metropolis-Hasting算法 | 第24-25页 |
| 3.3.3 Gibbs抽样 | 第25-27页 |
| 3.3.4 格子Gibbs抽样 | 第27页 |
| 3.4 MCMC方法在MRS-GARCH模型中的应用 | 第27-31页 |
| 第4章 预测 | 第31-34页 |
| 4.1 预测方法 | 第31-32页 |
| 4.2 预测性能评价方法 | 第32-34页 |
| 第5章 股市波动率的实证分析 | 第34-41页 |
| 5.1 样本数据的选取与收益率统计特征分析 | 第34-36页 |
| 5.2 模型的MCMC估计结果与分析 | 第36-38页 |
| 5.3 预测性能评价 | 第38-41页 |
| 总结 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第48页 |