| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-9页 |
| ·论文研究的背景和目的 | 第7-8页 |
| ·论文的结构和创新点 | 第8-9页 |
| 2 随机波动率模型 | 第9-14页 |
| ·起源 | 第10-11页 |
| ·波动率的特性及模型的发展 | 第11-12页 |
| ·模型的应用 | 第12-14页 |
| 3 模型参数的估计方法 | 第14-20页 |
| ·极大似然估计 | 第14-15页 |
| ·拟极大似然估计 | 第14页 |
| ·基于重要性抽样的极大似然估计 | 第14-15页 |
| ·重要性抽样的有效性检验 | 第15页 |
| ·贝叶斯估计 | 第15-20页 |
| ·Metroplis-Hastings抽样 | 第16-18页 |
| ·Gibbs抽样 | 第18-19页 |
| ·收敛性诊断 | 第19-20页 |
| 4 模型估计及预测 | 第20-29页 |
| ·模型估计 | 第20-27页 |
| ·数据获取 | 第20页 |
| ·数据基本统计分析 | 第20-22页 |
| ·参数估计 | 第22-24页 |
| ·模型比较及检验 | 第24-26页 |
| ·结果列表及分析 | 第26-27页 |
| ·数据选取及波动率预测 | 第27-29页 |
| ·数据段选取方法 | 第27页 |
| ·预测原理 | 第27-28页 |
| ·预测效果评价 | 第28-29页 |
| 5 SVt在模型证券创新业务中的应用 | 第29-40页 |
| ·证券创新业务的地位 | 第29页 |
| ·SV方法的应用现状 | 第29-30页 |
| ·融资融券业务的违约风险度量 | 第30-33页 |
| ·融资融券业务 | 第30-31页 |
| ·风险度量 | 第31-33页 |
| ·备兑权证估价方法 | 第33-40页 |
| ·基于历史波动率的Black-Scholes公式法 | 第34页 |
| ·基于简单 SV模型的Hull-White数值法 | 第34-35页 |
| ·基于 SVt-Monte Carlo方法 | 第35-40页 |
| 6 基于权证隐含波动率的 SIVt模型 | 第40-43页 |
| ·SIVt模型的提出 | 第40页 |
| ·SIVt模型的分析 | 第40-41页 |
| ·基于SIVt-Monte Carlo的权证估值方法 | 第41-43页 |
| 7 结论 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 附录 A1 SVt模型参数估计程序 | 第48-50页 |
| 附录 A2 融资融券违约风险度量程序 | 第50-51页 |
| 附录 A3 基于 SIVt模型模拟权证价格程序 | 第51-54页 |
| 附录 B1 表——上证50各股 SVt模型估计结果 | 第54-55页 |
| 附录 B2 表——上证50各股融资融券违约风险 | 第55页 |
