| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.5 文章的创新点与不足 | 第15页 |
| 1.5.1 文章的创新点 | 第15页 |
| 1.5.2 文章存在的不足 | 第15页 |
| 1.6 论文技术路线及结构安排 | 第15-18页 |
| 第二章 基于DCC模型的股票与基金市场间动态相关性研究 | 第18-32页 |
| 2.1 DCC-GARCH模型基本原理 | 第18-21页 |
| 2.1.1 DCC-GARCH模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 DCC-GARCH模型的估计方法 | 第20-21页 |
| 2.2 变量选取与描述性统计 | 第21-23页 |
| 2.2.1 变量选取与数据预处理 | 第21-22页 |
| 2.2.2 数据描述性统计 | 第22-23页 |
| 2.3 数据的统计检验 | 第23-25页 |
| 2.3.1 正态分布检验 | 第23-24页 |
| 2.3.2 平稳性检验 | 第24页 |
| 2.3.3 ARCH检验 | 第24-25页 |
| 2.4 实证分析 | 第25-27页 |
| 2.5 应用：股票与基金市场间的动态溢出效应 | 第27-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于混频数据的股票与基金市场间动态相关性分解 | 第32-48页 |
| 3.1 混频数据及MIDAS模型 | 第32-34页 |
| 3.2 DCC-MIDAS模型基本原理 | 第34-36页 |
| 3.2.1 DCC-MIDAS模型 | 第34-36页 |
| 3.2.2 DCC-MIDAS模型的估计方法 | 第36页 |
| 3.3 变量选择与描述性统计 | 第36-38页 |
| 3.3.1 变量选择 | 第36-37页 |
| 3.3.2 描述性统计 | 第37-38页 |
| 3.4 股票与基金市场间长期与短期动态相关性的提取 | 第38-42页 |
| 3.5 宏观经济对长期动态相关性的影响 | 第42-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于混频数据的股票与基金市场间动态相关性预测 | 第48-55页 |
| 4.1 ADL-MIDAS模型 | 第48-49页 |
| 4.2 动态相关性预测模型比较 | 第49-53页 |
| 4.2.1 数据的统计特征检验 | 第49页 |
| 4.2.2 动态相关性样本外预测 | 第49-52页 |
| 4.2.3 预测模型比较 | 第52-53页 |
| 4.3 ADL-MIDAS模型Nowcasting预测 | 第53-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
