| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·写作背景和意义 | 第6-7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8-9页 |
| 第二章 随机波动模型的基本性质及其特征 | 第9-14页 |
| ·波动性的综述 | 第9-11页 |
| ·波动性的基本特征 | 第9-10页 |
| ·波动性的类型 | 第10-11页 |
| ·SV模型的类型 | 第11-12页 |
| ·基本随机波动模型 | 第11页 |
| ·厚尾SV模型 | 第11-12页 |
| ·SV模型的统计性质 | 第12-13页 |
| ·随机波动模型的一般性质 | 第12页 |
| ·自相关函数 | 第12-13页 |
| ·模型的线性表示 | 第13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第三章 ARCH族模型的基本性质 | 第14-17页 |
| ·ARCH族模型提出的背景及意义 | 第14页 |
| ·ARCH族模型的基本结构 | 第14-16页 |
| ·ARCH模型 | 第14页 |
| ·GARCH模型 | 第14-15页 |
| ·EGARCH模型 | 第15页 |
| ·TARCH模型 | 第15-16页 |
| ·GARCH-M模型 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第四章 SV模型的参数估计方法 | 第17-22页 |
| ·SV模型参数估计方法的产生背景 | 第17页 |
| ·SV模型的估计方法 | 第17-21页 |
| ·伪极大似然方法 | 第17-18页 |
| ·马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法 | 第18-19页 |
| ·Metropolis-Hastings算法及Gibbs取样 | 第19-20页 |
| ·广义矩方法 | 第20页 |
| ·模拟极大似然方法(SML) | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第五章 基于随机波动性模型的中国股票市场波动性估计 | 第22-26页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·基于MCMC贝叶斯分析的随机波动性预测模型 | 第22-24页 |
| ·随机波动性模型的参数与波动性的贝叶斯 | 第22页 |
| ·基于MCMC的后验分布的建模 | 第22-24页 |
| ·实证结果分析 | 第24-25页 |
| ·基本数据 | 第24-25页 |
| ·SV模型实证结果分析 | 第25页 |
| ·SV模型与GARCH模型的比较 | 第25页 |
| ·结论 | 第25-26页 |
| 第六章 全文总结及研究展望 | 第26-27页 |
| ·全文总结 | 第26页 |
| ·研究展望 | 第26-27页 |
| 致谢 | 第27-28页 |
| 参考文献 | 第28-30页 |
| 作者简介 | 第30页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第30-31页 |