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金融市场波动率模型的参数估计及预测研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
英文缩略词第16-17页
第一章 绪论第17-25页
    1.1 选题背景及意义第17-19页
        1.1.1 研究背景第17-18页
        1.1.2 研究意义第18-19页
    1.2 研究内容与方法第19-23页
        1.2.1 研究内容第20-21页
        1.2.2 研究方法第21-23页
    1.3 本文创新之处第23-25页
第二章 文献综述与理论基础第25-46页
    2.1 波动率特征分析第25-28页
    2.2 连续时间框架下长记忆随机波动率模型及参数估计第28-33页
        2.2.1 随机波动率模型第28-29页
        2.2.2 长记忆随机波动率模型第29-30页
        2.2.3 长记忆随机波动率模型参数估计方法第30-32页
        2.2.4 参数估计的评判准则第32-33页
    2.3 已实现波动率及微观结构噪声第33-37页
        2.3.1 已实现波动率的定义第34-36页
        2.3.2 市场微观结构噪声第36-37页
    2.4 条件异方差模型第37-42页
        2.4.1 单变量条件异方差模型第37-39页
        2.4.2 多变量条件异方差模型第39-42页
    2.5 预测技术第42-45页
        2.5.1 损失函数第42-43页
        2.5.2 预测效果检验第43-45页
    2.6 本章小结第45-46页
第三章 变差方法下的长记忆随机波动率参数估计第46-63页
    3.1 长记忆随机波动率模型及性质第46-53页
    3.2 变差方法下长记忆随机波动模型的参数估计第53-57页
    3.3 估计量的渐近性质第57-59页
    3.4 Monte-Carlo模拟第59-62页
    3.5 本章小结第62-63页
第四章 滤子变差方法下的长记忆随机波动率参数估计第63-83页
    4.1 知识准备第63-65页
    4.2 波动率σ~2的点估计第65-68页
    4.3 赫斯特指数H和扩散项系数β的联合估计第68-73页
    4.4 漂移项参数α的估计第73-79页
    4.5 滤子变差法估计的应用研究第79-81页
    4.6 本章小结第81-83页
第五章 微观结构噪声下已实现波动率的估计与预测第83-106页
    5.1 波动率整合方差与双时间尺度已实现波动率第83-85页
    5.2 自回归预测模型第85-89页
        5.2.1 预测模型的理论依据第85-87页
        5.2.2 自回归预测模型第87-89页
    5.3 不同路径形式下的Monte-Carlo模拟第89-97页
        5.3.1 Heston模型第90-91页
        5.3.2 跳跃扩散模型第91-92页
        5.3.3 对数波动率模型第92页
        5.3.4 异质性自回归已实现波动率模型第92-96页
        5.3.5 分数Ornstein-Uhlenbeck模型第96-97页
    5.4 实证分析第97-105页
        5.4.1 实证数据收集与特征分析第97-102页
        5.4.2 整合波动率Ⅳ的预测与SPA检验第102-104页
        5.4.3 预测精度SPA检验与比较第104-105页
    5.5 本章小结第105-106页
第六章 基于独立成分分析的多元汇率时间序列预测第106-127页
    6.1 独立成分分析第106页
    6.2 多元波动率预测模型及其在汇率波动率中的应用第106-118页
        6.2.1 常见的多元GARCH模型第107-108页
        6.2.2 IC-GARCH模型的改进第108-109页
        6.2.3 预测方法及检验第109-111页
        6.2.4 人民币汇率波动率的实证分析第111-118页
    6.3 IC-BP预测网络及其在汇率预测中的应用第118-125页
        6.3.1 IC-BP预测网络的设计第118-122页
        6.3.2 人民币汇率预测实例分析第122-125页
    6.4 本章小结第125-127页
结论第127-130页
参考文献第130-145页
攻读博士学位期间取得的研究成果第145-147页
致谢第147-149页
附件第149页

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