| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 0 前言 | 第11-19页 |
| 0.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 0.2 国内外文献综述 | 第12-17页 |
| 0.2.1 国外证券投资组合和已实现波动率方面研究现状 | 第12-16页 |
| 0.2.2 国内证券投资组合和已实现波动率方面研究现状 | 第16-17页 |
| 0.3 研究内容与研究方法 | 第17-18页 |
| 0.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 0.3.2 研究方法 | 第18页 |
| 0.4 本文创新之处 | 第18-19页 |
| 1 现代资产配置理论基础 | 第19-30页 |
| 1.1 资产配置的基本概念 | 第19-20页 |
| 1.2 现代资产配置理论 | 第20-22页 |
| 1.2.1 理论前提与基本假设 | 第20-21页 |
| 1.2.2 均值-方差投资策略 | 第21-22页 |
| 1.3 现代资产配置理论的最新发展 | 第22-26页 |
| 1.3.1 现代资产配置理论发展简介 | 第22-24页 |
| 1.3.2 现代资产配置理论在风险测度方面的发展 | 第24-25页 |
| 1.3.3 风险测度指标的公理化研究 | 第25-26页 |
| 1.4 投资组合业绩评价方法 | 第26-30页 |
| 2 金融高频数据与已实现波动率模型构建 | 第30-46页 |
| 2.1 金融高频数据的相关介绍 | 第30-33页 |
| 2.1.1 金融高频数据的概念 | 第30页 |
| 2.1.2 金融高频数据的预处理 | 第30-33页 |
| 2.1.3 金融高频数据的实证性质 | 第33页 |
| 2.2 已实现波动率修正算法 | 第33-40页 |
| 2.2.1 已实现波动率的数学基础 | 第34-37页 |
| 2.2.2 多维已实现波动率的修正方法 | 第37-40页 |
| 2.3 已实现波动率矩阵建模 | 第40-44页 |
| 2.3.1 条件自回归 | 第41-43页 |
| 2.3.2 CAW-HAR模型 | 第43-44页 |
| 2.4 多维均值-已实现波动率矩阵模型 | 第44-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 3 基于金融高频数据资产配置模型的构建 | 第46-50页 |
| 3.1 金融高频数据在股票资产配置问题中应用 | 第46-48页 |
| 3.2 资产配置模型的构建 | 第48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于沪深股市高频数据的资产配置实证研究 | 第50-65页 |
| 4.1 沪深股市高频数据预处理 | 第50-53页 |
| 4.1.1 沪深股市逐笔高频数据的数据清理 | 第50-52页 |
| 4.1.2 对沪深股市逐笔高频数据的同步化 | 第52-53页 |
| 4.2 已实现波动率矩阵序列的计算 | 第53-54页 |
| 4.3 多维均值-已实现波动率矩阵模型的估计与检验 | 第54-59页 |
| 4.4 样本内资产配置目标函数求解有效组合前沿 | 第59-63页 |
| 4.5 实证结论与投资建议 | 第63-65页 |
| 5 全文总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 个人简历 | 第74页 |
| 发表的学术论文 | 第74页 |
