| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| ·研究背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·全文研究的内容及创新点 | 第8-9页 |
| 第二章 股市收益波动研究的基本模型 | 第9-12页 |
| ·基本的SV模型及其扩展类型 | 第9-11页 |
| ·SV模型 | 第9页 |
| ·带厚尾的SV模型 | 第9页 |
| ·SV-MN模型 | 第9-10页 |
| ·SV-MT模型 | 第10页 |
| ·带有杠杆效应的SV模型 | 第10页 |
| ·长记忆性的SV模型 | 第10页 |
| ·连续的SV模型 | 第10-11页 |
| ·多维SV模型 | 第11-12页 |
| 第三章 基于SV模型的波动关联 | 第12-16页 |
| ·传统的单变量SV模型 | 第12-13页 |
| ·单变量SV模型的SVL方法 | 第12页 |
| ·单变量SV模型的Wang方法 | 第12-13页 |
| ·基于正态分布的双变量SV模型 | 第13-14页 |
| ·基于学生分布的正态尺度混合法的双变量SV模型 | 第14-16页 |
| 第四章 模型的实证分析 | 第16-38页 |
| ·数据来源和预处理 | 第16-17页 |
| ·数据来源 | 第16页 |
| ·数据预处理 | 第16-17页 |
| ·单变量SV模型的实证研究 | 第17-26页 |
| ·上证综指的单变量SV模型的实证分析 | 第17-21页 |
| ·深证成指的单变量SV模型的实证分析 | 第21-26页 |
| ·基于正态分布的双变量SV模型的实证研究 | 第26-31页 |
| ·基于学生分布的正态尺度混合法的双变量SV模型的实证研究 | 第31-36页 |
| ·模型的比较 | 第36-38页 |
| 第五章 结论与展望 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第38页 |
| ·展望 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 附录 | 第43-45页 |
| 作者简介 | 第45页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第45页 |