| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 高频数据的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 Copula函数在金融领域的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 预备知识 | 第12-20页 |
| 2.1 Copula函数 | 第12-15页 |
| 2.2 GARCH模型 | 第15-16页 |
| 2.3 Kolmogoroc-Smirnov检验和平稳性检验 | 第16-17页 |
| 2.4 希尔伯特黄变换 | 第17-20页 |
| 第3章 基于HHT的M-COPULA-GARCH-GH在股票市场中的应用 | 第20-32页 |
| 3.1 前言 | 第20页 |
| 3.2 相关理论 | 第20-21页 |
| 3.3 广义双曲线分布 | 第21-23页 |
| 3.4 GH-GARCH边际分布的确定 | 第23-25页 |
| 3.5 BEMD-M-Copula-GARCH-GH模型的建立 | 第25-26页 |
| 3.6 实例分析 | 第26-31页 |
| 3.7 小结 | 第31-32页 |
| 第4章 高频数据下基于EMD-Copula的杠杆效应研究 | 第32-59页 |
| 4.1 前言 | 第32页 |
| 4.2 模型介绍 | 第32-34页 |
| 4.3 实证研究 | 第34-58页 |
| 4.4 小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第66页 |
