| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.3 文献综述 | 第10-15页 |
| 1.3.1 波动率估计方法相关研究 | 第10-12页 |
| 1.3.2 金融市场量价关系实证研究 | 第12-15页 |
| 1.4 研究内容和方法 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第16页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第16页 |
| 1.6 本文的创新与不足 | 第16-18页 |
| 2 金融市场量价关系理论 | 第18-23页 |
| 2.1 金融市场分布相关理论 | 第18-19页 |
| 2.1.1 有效市场理论 | 第18页 |
| 2.1.2 分形市场理论 | 第18-19页 |
| 2.2 量价关系理论模型分类 | 第19-23页 |
| 2.2.1 信息理论模型 | 第20-22页 |
| 2.2.2 交易理论模型 | 第22页 |
| 2.2.3 理念分散模型 | 第22-23页 |
| 3 基于低频数据的中国股市量价关系实证研究 | 第23-31页 |
| 3.1 数据选取 | 第23页 |
| 3.2 基于GARCH-V模型的量价关系实证方法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 交易量序列的分解 | 第23-24页 |
| 3.2.2 GARCH-V模型实证方法 | 第24-25页 |
| 3.3 实证检验结果与分析 | 第25-30页 |
| 3.3.1 沪深股指序列的统计特征 | 第25-26页 |
| 3.3.2 价格波动的GARCH模型拟合 | 第26-28页 |
| 3.3.3 非预期交易量对价格波动的解释能力 | 第28-30页 |
| 3.4 总结说明 | 第30-31页 |
| 4 基于FIVAR模型的中国股市量价关系实证研究 | 第31-56页 |
| 4.1 基于高频数据的波动率估计 | 第31-33页 |
| 4.1.1 高频数据的统计特征 | 第31-32页 |
| 4.1.2“已实现”波动率的构建 | 第32-33页 |
| 4.2 基于高频和低频数据的量价关系FIVAR模型 | 第33-36页 |
| 4.2.1 向量自回归模型 | 第33页 |
| 4.2.2 分整阶数估计—GPH半参数法 | 第33-35页 |
| 4.2.3 FIVAR模型 | 第35-36页 |
| 4.3 实证分析 | 第36-54页 |
| 4.3.1 二元FIVAR模型实证分析和结果 | 第36-40页 |
| 4.3.2 三元FIVAR模型实证分析和结果 | 第40-47页 |
| 4.3.3 三元低频FIVAR模型实证分析和结果 | 第47-53页 |
| 4.3.4 三类FIVAR模型的实证结果异同点 | 第53-54页 |
| 4.4 总结说明 | 第54-56页 |
| 5 结论与建议 | 第56-60页 |
| 5.1 研究结论 | 第56-58页 |
| 5.2 政策建议 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |