| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 研究思路及结构安排 | 第12页 |
| 1.4 创新及不足 | 第12-14页 |
| 2 危机传染效应理论及文献综述 | 第14-21页 |
| 2.1 传染效应定义 | 第14-15页 |
| 2.2 危机传染机制理论 | 第15-18页 |
| 2.2.1 季风效应与溢出效应的危机传染机制 | 第15-17页 |
| 2.2.2 净传染效应传染机制 | 第17-18页 |
| 2.3 危机传染效应检验方法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 研究方法与模型设计 | 第21-31页 |
| 3.1 危机传染检验的时间序列研究方法 | 第21-23页 |
| 3.1.1 DCC-MVGARCH模型形式 | 第21-22页 |
| 3.1.2 DCC-MVGARCH模型估计原理 | 第22-23页 |
| 3.2 危机传染度量和渠道的空间数据研究方法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 空间相关性检验 | 第23-24页 |
| 3.2.2 非物理空间权重矩阵的构造 | 第24-25页 |
| 3.2.3 构建空间面板数据模型 | 第25-27页 |
| 3.3 模型样本数据选择与解释 | 第27-31页 |
| 3.3.1 欧债危机传染源与易感机体国家间联系 | 第27-29页 |
| 3.3.2 样本数据选择与数据处理 | 第29-31页 |
| 4 基于DCC-MVGARCH和空间面板模型的传染效应实证研究 | 第31-50页 |
| 4.1 数据的统计特征分析 | 第31-35页 |
| 4.1.1 日收盘价及收益率序列的描述性统计 | 第31-33页 |
| 4.1.2 收益率序列自相关检验 | 第33-35页 |
| 4.2 基于DCC-MVGARCH模型的传染效应分析 | 第35-43页 |
| 4.2.1 优化单变量GARCH模型的建立 | 第35-37页 |
| 4.2.2 DCC-MVGARCH模型估计 | 第37-41页 |
| 4.2.3 危机传染效应检验 | 第41-43页 |
| 4.3 基于空间面板模型的传染渠道分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 指标体系选取 | 第43-45页 |
| 4.3.2 空间传染全局自相关Moran's Ⅰ指数检验 | 第45-46页 |
| 4.3.3 空间面板模型的检验 | 第46-47页 |
| 4.3.4 模型估计结果与分析 | 第47-50页 |
| 5 主要结论与政策启示 | 第50-54页 |
| 5.1 主要结论 | 第50-51页 |
| 5.2 欧债危机对中国经济发展的重要启示 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 后记 | 第57-58页 |
