| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·相关软件介绍 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 波动率序列的研究方法 | 第12-18页 |
| ·波动率序列的度量 | 第12-14页 |
| ·度量方法理论论述 | 第12-13页 |
| ·波动率序列度量实证研究 | 第13-14页 |
| ·长记忆性识别方法 | 第14-18页 |
| ·R/S 分析方法 | 第15页 |
| ·修正 R/S 分析方法 | 第15-16页 |
| ·对数周期图法(GPH) | 第16页 |
| ·Local Whittle 法(LW 法) | 第16-18页 |
| 第三章 ARFIMA 模型 | 第18-22页 |
| ·ARFIMA 模型概述 | 第18页 |
| ·利用 LW 方法求解 d | 第18-19页 |
| ·分数阶差分过程的推倒 | 第19-20页 |
| ·ARFIMA 模型预测公式推倒 | 第20-22页 |
| ·条件期望预测方法 | 第20-21页 |
| ·随机仿真预测方法 | 第21-22页 |
| 第四章 基于 ARFIMA 模型的实证研究与数据分析 | 第22-32页 |
| ·中国股票市场“已实现”波动率序列的长记忆性分析 | 第22-23页 |
| ·江西铜业(600362)“已实现”波动率序列的建模和预测 | 第23-28页 |
| ·沪深 300 指数“已实现”波动率序列的建模和预测 | 第28-30页 |
| ·本章总结 | 第30-32页 |
| 第五章 基于波动率的期权交易策略 | 第32-39页 |
| ·波动率异常的识别方法 | 第32-36页 |
| ·隐含波动率分级法 | 第32-33页 |
| ·与历史波动率比较法 | 第33-34页 |
| ·波动率图形分析 | 第34-35页 |
| ·基本面分析 | 第35-36页 |
| ·买入波动率策略 | 第36-37页 |
| ·卖出波动率策略 | 第37-39页 |
| 第六章 全文总结和展望 | 第39-40页 |
| ·本文所做工作 | 第39页 |
| ·本文创新之处 | 第39页 |
| ·进一步展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-41页 |
| 附录 | 第41-48页 |
