| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 文章结构 | 第10-11页 |
| 第二章 基本知识 | 第11-16页 |
| 2.1 贝叶斯分析原理介绍 | 第11-13页 |
| 2.1.1 先验分布及其确定 | 第11页 |
| 2.1.2 贝叶斯公式 | 第11-13页 |
| 2.2 MCMC方法介绍 | 第13-16页 |
| 2.2.1 Metropolis -Hastings方法 | 第13-15页 |
| 2.2.2 Gibbs方法 | 第15-16页 |
| 第三章 模型比较 | 第16-26页 |
| 3.1 高斯随机波动模型 | 第16-19页 |
| 3.1.1 高斯随机波动模型 | 第16-17页 |
| 3.1.2 高斯随机波动模型的特征 | 第17-19页 |
| 3.2 非高斯随机波动模型 | 第19-25页 |
| 3.2.1 模型介绍 | 第19-20页 |
| 3.2.2 非高斯随机波动模型的贝叶斯分析 | 第20-25页 |
| 3.3 结论 | 第25-26页 |
| 第四章 数据模拟与分析 | 第26-29页 |
| 4.1 基本统计量的介绍及数据选取 | 第26-27页 |
| 4.1.1 基本统计量 | 第26页 |
| 4.1.2 数据选取 | 第26-27页 |
| 4.2 标准SV模型的模拟分析 | 第27页 |
| 4.3 SVt模型的模拟分析 | 第27-28页 |
| 4.4 结论 | 第28-29页 |
| 第五章 实证分析 | 第29-34页 |
| 5.1 数据选取 | 第29-30页 |
| 5.2 基本SV模型与SVt模型的实证分析 | 第30-34页 |
| 第六章 总结与展望 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-39页 |
| 在读期间公开发表的论文 | 第39-40页 |
| 致谢 | 第40页 |