| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 意义 | 第13-14页 |
| 1.2 文献综述 | 第14-18页 |
| 1.2.1 基于随机波动模型的研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于广义双曲线分布的研究 | 第16-17页 |
| 1.2.3 基于股市波动性的研究 | 第17-18页 |
| 1.3 研究思路与研究内容 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18-20页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 股票市场波动与随机波动模型分析 | 第21-35页 |
| 2.1 股票市场波动相关界定 | 第21-24页 |
| 2.1.1 波动的一般含义 | 第21页 |
| 2.1.2 波动的度量方法 | 第21-22页 |
| 2.1.3 波动的主要特性 | 第22-24页 |
| 2.2 随机波动模型 | 第24-31页 |
| 2.2.1 模型结构分析 | 第24-25页 |
| 2.2.2 统计性质分析 | 第25-27页 |
| 2.2.3 随机波动模型的扩展 | 第27-31页 |
| 2.3 随机波动模型的参数估计方法 | 第31-35页 |
| 2.3.1 广义矩估计 | 第31-32页 |
| 2.3.2 伪极大似然估计 | 第32页 |
| 2.3.3 蒙特卡罗似然估计 | 第32-33页 |
| 2.3.4 MCMC估计 | 第33-35页 |
| 第3章 贝叶斯广义双曲线分布ASV模型的构建及估计 | 第35-46页 |
| 3.1 贝叶斯广义双曲线分布ASV模型的构建 | 第35-38页 |
| 3.1.1 非对称随机波动模型(ASV) | 第35-36页 |
| 3.1.2 广义双曲线分布(GH) | 第36-37页 |
| 3.1.3 广义双曲线分布ASV模型 | 第37-38页 |
| 3.2 基于广义双曲线分布ASV模型的贝叶斯估计 | 第38-44页 |
| 3.2.1 模型的状态空间转换 | 第38页 |
| 3.2.2 贝叶斯推断 | 第38-42页 |
| 3.2.3 MCMC抽样算法设计 | 第42-43页 |
| 3.2.4 Monto Carlo参数估计 | 第43-44页 |
| 3.3 MCMC抽样的有效性检验 | 第44-45页 |
| 3.3.1 G-R收敛性诊断 | 第44页 |
| 3.3.2 MC均值标准误 | 第44-45页 |
| 3.4 贝叶斯模型比较 | 第45-46页 |
| 第4章 实证研究 | 第46-59页 |
| 4.1 数据及统计分析 | 第46-51页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第46-47页 |
| 4.1.2 统计特征 | 第47-51页 |
| 4.1.3 平稳性检验 | 第51页 |
| 4.2 模型与参数估计 | 第51-56页 |
| 4.2.1 先验设置 | 第52页 |
| 4.2.2 收敛性诊断 | 第52-55页 |
| 4.2.3 参数估计 | 第55-56页 |
| 4.3 结果分析 | 第56-59页 |
| 4.3.1 股市波动特性分析 | 第56-57页 |
| 4.3.2 模型比较分析 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的论文 | 第68页 |