| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·连续时间金融模型的发展回顾 | 第8-10页 |
| ·连续时间模型在金融领域的主要应用 | 第10-14页 |
| ·资产定价 | 第10-11页 |
| ·期权和其它衍生物定价 | 第11-13页 |
| ·利率期限结构 | 第13-14页 |
| ·本文结构和创新点 | 第14-17页 |
| ·论文结构 | 第14-15页 |
| ·论文的主要创新 | 第15-17页 |
| 第二章 金融市场的波动建模 | 第17-28页 |
| ·金融市场的波动 | 第17-21页 |
| ·波动的概念 | 第17-18页 |
| ·波动的特征 | 第18-19页 |
| ·波动的分类 | 第19-20页 |
| ·异常波动 | 第20-21页 |
| ·估计波动的常用模型 | 第21-24页 |
| ·随机游走（random walk）模型 | 第21-22页 |
| ·单位根模型 | 第22页 |
| ·对数正态分布模型 | 第22-23页 |
| ·ARCH族模型 | 第23页 |
| ·随机波动（stochastic volatility）模型 | 第23-24页 |
| ·几种常见的SV模型 | 第24-27页 |
| ·离散时间SV模型 | 第24-25页 |
| ·非线性SV模型 | 第25-26页 |
| ·连续时间SV模型 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 连续时间SV模型的估计 | 第28-41页 |
| ·连续时间模型的估计方法 | 第28-30页 |
| ·广义矩估计GMM | 第29-30页 |
| ·基于模拟的方法 | 第30页 |
| ·马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法 | 第30-37页 |
| ·贝叶斯原理 | 第31-32页 |
| ·MCMC算法的基本思路和步骤 | 第32-33页 |
| ·Gibbs抽样 | 第33-34页 |
| ·Metropolis-Hastings算法 | 第34-36页 |
| ·收敛性检验 | 第36-37页 |
| ·实证：连续时间SV模型的MCMC估计 | 第37-39页 |
| ·连续时间SV模型 | 第37-38页 |
| ·估计结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 具有跳跃的连续时间SV模型 | 第41-62页 |
| ·加入跳跃因素的连续时间SV模型 | 第41-43页 |
| ·随机波动—收益跳跃模型 | 第41-42页 |
| ·随机波动—收益和波动跳跃模型 | 第42-43页 |
| ·模型的离散化 | 第43-44页 |
| ·Euler离散方法 | 第43-44页 |
| ·具有跳跃的连续时间SV模型的离散化 | 第44页 |
| ·模型的估计 | 第44-49页 |
| ·算法原理 | 第45页 |
| ·似然函数和后验分布函数 | 第45-49页 |
| ·算法的实现 | 第49-53页 |
| ·软件实现 | 第50-53页 |
| ·编程实现 | 第53页 |
| ·实证研究 | 第53-61页 |
| ·模型和算法说明 | 第53-54页 |
| ·我国股市的实证研究 | 第54-59页 |
| ·对我国股票市场的分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 连续时间SV模型的应用研究 | 第62-69页 |
| ·连续时间SV模型的参数估计 | 第62-66页 |
| ·Milstein离散化 | 第63-65页 |
| ·模型的MCMC估计 | 第65-66页 |
| ·预测 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文工作总结 | 第69页 |
| ·研究展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第78-79页 |
| 附录 | 第79-87页 |
| 致谢 | 第87页 |