| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 0 引言 | 第12-22页 |
| 0.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 0.2 国内外文献综述 | 第13-20页 |
| 0.2.1 国外期货套期保值问题研究现状 | 第13-18页 |
| 0.2.2 国内期货套期保值研究现状 | 第18-20页 |
| 0.3 研究内容与研究方法 | 第20-21页 |
| 0.3.1 研究内容 | 第20页 |
| 0.3.2 研究方法 | 第20-21页 |
| 0.4 本文创新之处 | 第21-22页 |
| 1 基本概念与理论基础 | 第22-32页 |
| 1.1 沪深 300 指数 | 第22-23页 |
| 1.2 沪深 300 股指期货 | 第23-26页 |
| 1.2.1 沪深 300 股指期货的概念及功能 | 第23-24页 |
| 1.2.2 沪深 300 股指期货的产生与发展 | 第24页 |
| 1.2.3 中国股指期货市场的发展现状 | 第24-26页 |
| 1.3 沪深 300 股指期货套期保值原理 | 第26-27页 |
| 1.4 沪深 300 股指期货套期保值的风险及其成因 | 第27-28页 |
| 1.4.1 基本点不一致风险 | 第27页 |
| 1.4.2 有效期不一致风险 | 第27-28页 |
| 1.4.3 标的物不一致风险 | 第28页 |
| 1.5 金融高频数据的相关概述 | 第28-32页 |
| 1.5.1 金融高频数据的概念 | 第28页 |
| 1.5.2 基于高频数据分析的优势 | 第28-29页 |
| 1.5.3 基于高频数据分析存在的问题 | 第29-32页 |
| 2 我国沪深 300 股指期货与现货的关系 | 第32-44页 |
| 2.1 沪深 300 指数的波动特征 | 第32-37页 |
| 2.1.1 沪深 300 指数的跳跃效应 | 第33-36页 |
| 2.1.2 沪深 300 指数股价波动的非对称效应 | 第36-37页 |
| 2.2 我国沪深 300 股指期货的波动特征 | 第37-40页 |
| 2.2.1 沪深 300 股指期货的跳跃效应 | 第37-38页 |
| 2.2.2 沪深 300 股指期货股价波动的非对称效应 | 第38-40页 |
| 2.3 沪深 300 股指期货与沪深 300 指数的关系研究 | 第40-42页 |
| 2.3.1 沪深 300 股指期货与沪深 300 指数走势的联系——协整关系 | 第40-41页 |
| 2.3.2 基差走势的特征 | 第41-42页 |
| 2.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 3 基于高频数据的股指期货现货联合动态变化过程的构建 | 第44-52页 |
| 3.1 已实现波动矩阵 | 第44-46页 |
| 3.1.1 已实现波动矩阵的修正 | 第44-46页 |
| 3.2 已实现波动率矩阵模型 | 第46-50页 |
| 3.2.1 条件自回归 Wishart 模型 | 第46-49页 |
| 3.2.2 CAW-HAR 模型 | 第49-50页 |
| 3.3 多元均值-波动率矩阵模型的构建 | 第50-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 4 基于高频数据的沪深 300 股指期货动态套期保值模型群的构建 | 第52-58页 |
| 4.1 基于方差最优的股指期货动态套期保值比率模型 | 第52-53页 |
| 4.2 基于组合 VaR 最优的股指期货动态套期保值比率模型 | 第53-54页 |
| 4.3 基于组合 CVaR 最优的股指期货动态套期保值比率模型 | 第54-55页 |
| 4.4 套期保值比率效果评估指标 | 第55-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-58页 |
| 5 沪深 300 股指期货动态套期保值实证研究 | 第58-66页 |
| 5.1 高频数据的预处理 | 第58页 |
| 5.2 高频数据的基本统计分析 | 第58-59页 |
| 5.3 模型的估计与检验 | 第59-61页 |
| 5.4 样本内各套期保值模型的有效性比较分析 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 研究结论及应用 | 第66-68页 |
| 6.1 实证结论 | 第66页 |
| 6.2 全文总结 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 个人简历 | 第73-74页 |
| 发表的学术论文 | 第74-75页 |
