基于超高频数据的风险价值测度
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 VaR理论的国内外研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 已实现波动率的国内外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.3 UHF-GARCH模型国内外研究综述 | 第15-16页 |
| 1.2.4 傅里叶分析的国内外研究综述 | 第16-17页 |
| 1.3 结构安排 | 第17页 |
| 1.4 研究方法与创新 | 第17-19页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究创新 | 第18-19页 |
| 第2章 金融时间序列波动率的测量方法 | 第19-29页 |
| 2.1 低频数据和(超)高频数据 | 第19页 |
| 2.2 ARCH类模型和SV模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 ARCH类模型 | 第20页 |
| 2.2.2 SV模型 | 第20-21页 |
| 2.3 已实现波动率 | 第21-23页 |
| 2.3.1 已实现波动率的定义和性质 | 第21-22页 |
| 2.3.2 已实现波动率与积分波动率的关系 | 第22页 |
| 2.3.3 市场微观结构噪声和非交易时间噪声影响 | 第22-23页 |
| 2.3.4 GARCH-RV模型 | 第23页 |
| 2.4 超高频波动率 | 第23-26页 |
| 2.4.1 傅里叶分析法 | 第24-26页 |
| 2.4.2 GARCH-UHFV模型 | 第26页 |
| 2.5 波动率预测能力的比较及其评价方法 | 第26-29页 |
| 2.5.1 波动预测值的计算方法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 波动预测能力的评价方法 | 第27-29页 |
| 第3章 风险价值模型 | 第29-37页 |
| 3.1 风险价值理论 | 第29-31页 |
| 3.2 风险价值的三种计量方法 | 第31-33页 |
| 3.3 风险价值模型回测 | 第33-35页 |
| 3.4 风险价值的应用 | 第35-37页 |
| 第4章 超高频数据在风险价值测度中的实证研究 | 第37-51页 |
| 4.1 数据选取和处理 | 第37页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第37页 |
| 4.1.2 数据处理 | 第37页 |
| 4.2 基本统计特征分析 | 第37-40页 |
| 4.3 平稳性检验 | 第40页 |
| 4.4 GARCH类模型建立及结果分析 | 第40-51页 |
| 4.4.1 ARCH效应检验 | 第40-41页 |
| 4.4.2 模型构建及参数估计结果 | 第41-42页 |
| 4.4.3 波动率预测结果和评价 | 第42-45页 |
| 4.4.4 风险价值预测及准确性检验 | 第45-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 附录B | 第59-60页 |
