| 摘要 | 第4-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1. 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和分析框架 | 第15-16页 |
| 1.4 创新之处 | 第16-18页 |
| 2. 文献综述 | 第18-31页 |
| 2.1 国外文献回顾 | 第18-27页 |
| 2.2 国内文献回顾 | 第27-29页 |
| 2.3 国内外文献综评 | 第29-31页 |
| 3. 偏度和峰度相关理论基础 | 第31-36页 |
| 3.1 基本含义 | 第31-32页 |
| 3.2 产生原因 | 第32-33页 |
| 3.3 度量方法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 从历史数据中提取高阶矩 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于衍生品交易数据估计高阶矩 | 第34-36页 |
| 4. 样本说明和变量选取 | 第36-41页 |
| 4.1 样本说明 | 第36页 |
| 4.2 变量选取 | 第36-37页 |
| 4.3 高频数据说明 | 第37-38页 |
| 4.4 计算已实现高阶矩 | 第38-41页 |
| 5. 市场高阶矩实证分析 | 第41-62页 |
| 5.1 描述性统计 | 第41-45页 |
| 5.2 基本分析框架 | 第45-46页 |
| 5.3 基于市场高阶矩回归系数排序构造资产组合 | 第46-55页 |
| 5.3.1 基于市场波动率回归系数排序 | 第47-49页 |
| 5.3.2 基于市场偏度回归系数排序 | 第49-50页 |
| 5.3.3 基于市场峰度回归系数排序 | 第50-52页 |
| 5.3.4 基于市场高阶矩回归系数排序小结 | 第52-53页 |
| 5.3.5 分时期分析 | 第53-55页 |
| 5.4 构造81个因子组合 | 第55-57页 |
| 5.5 通过FAMA-MACBETH回归探究风险溢酬 | 第57-61页 |
| 5.6 小结 | 第61-62页 |
| 6. 个股高阶矩实证分析 | 第62-75页 |
| 6.1 描述性统计 | 第62-64页 |
| 6.2 基于个股高阶矩排序构造资产组合 | 第64-67页 |
| 6.2.1 基于个股波动率排序 | 第64-65页 |
| 6.2.2 基于个股偏度排序 | 第65-66页 |
| 6.2.3 基于个股峰度排序 | 第66-67页 |
| 6.3 个股高阶矩和未来收益率 | 第67-71页 |
| 6.3.1 基于个股波动率对未来收益率排序 | 第68-69页 |
| 6.3.2 基于个股偏度对未来收益率排序 | 第69-70页 |
| 6.3.3 基于个股峰度对未来收益率排序 | 第70-71页 |
| 6.4 FAMA-MACBETH回归 | 第71-73页 |
| 6.5 小结 | 第73-75页 |
| 7. 结论、不足及展望 | 第75-79页 |
| 7.1 研究结论 | 第75-77页 |
| 7.2 不足之处 | 第77页 |
| 7.3 研究展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85页 |