| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第19-37页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-24页 |
| 1.2 研究问题 | 第24-25页 |
| 1.3 国内外研究进展 | 第25-31页 |
| 1.3.1 混频动态因子模型 | 第25-27页 |
| 1.3.2 多层、分层动态因子模型 | 第27-28页 |
| 1.3.3 SV模型、MSV模型以及因子SV模型 | 第28-31页 |
| 1.4 研究意义和创新之处 | 第31-34页 |
| 1.5 文章结构 | 第34-37页 |
| 第二章 动态因子模型及其扩展模型 | 第37-65页 |
| 2.1 因子模型概览 | 第37-40页 |
| 2.1.1 因子模型的前提假设 | 第37-38页 |
| 2.1.2 动态与静态因子模型 | 第38-40页 |
| 2.2 因子模型的基本统计推断框架 | 第40-47页 |
| 2.2.1 因子模型的识别 | 第40-42页 |
| 2.2.2 状态空间方法与极大似然估计 | 第42-44页 |
| 2.2.3 贝叶斯估计 | 第44-46页 |
| 2.2.4 因子增广回归模型 | 第46-47页 |
| 2.3 混频动态因子模型 | 第47-50页 |
| 2.4 多层、分层因子模型 | 第50-58页 |
| 2.4.1 正交的多层因子模型 | 第50-52页 |
| 2.4.2 分层因子模型 | 第52-56页 |
| 2.4.3 改进的多层因子模型 | 第56-57页 |
| 2.4.4 内生分组结构 | 第57-58页 |
| 2.5 SV模型的估计以及多维SV模型 | 第58-65页 |
| 2.5.1 SV模型及其MCMC估计 | 第59-60页 |
| 2.5.2 MCMC的算法改进 | 第60-62页 |
| 2.5.3 MSV模型的各种形式 | 第62-65页 |
| 第三章 混频区制转移动态因子模型及其在经济周期实时测度中的应用 | 第65-85页 |
| 3.1 研究动机 | 第65-68页 |
| 3.2 经济周期计量模型及其估计方法 | 第68-74页 |
| 3.2.1 混频区制转移动态因子模型 | 第68-70页 |
| 3.2.2 缺失值处理方法 | 第70-71页 |
| 3.2.3 模型估计方法 | 第71-72页 |
| 3.2.4 蒙特卡罗模拟运算 | 第72-74页 |
| 3.3 实证分析 | 第74-81页 |
| 3.3.1 指标选取与实时数据整理 | 第74-75页 |
| 3.3.2 基于最终数据的估计结果与分析 | 第75-77页 |
| 3.3.3 基于实时碎尾数据的估计结果与分析 | 第77-81页 |
| 3.4 宏观经济指标的更新修正效应及可靠性分析 | 第81-82页 |
| 3.5 研究结论 | 第82-85页 |
| 第四章 多层动态因子模型拓展及其在地方经济周期波动中的应用 | 第85-111页 |
| 4.1 研究动机 | 第85-87页 |
| 4.2 省份经济波动特点概览 | 第87-89页 |
| 4.3 模型 | 第89-92页 |
| 4.3.1 多层动态因子模型 | 第89-90页 |
| 4.3.2 模型的识别 | 第90-91页 |
| 4.3.3 估计 | 第91-92页 |
| 4.4 实证结果 | 第92-101页 |
| 4.4.1 地区个数的确定 | 第92-93页 |
| 4.4.2 区域划分及参数估计结果 | 第93-96页 |
| 4.4.3 全国以及各区域经济周期波动特点分析 | 第96-99页 |
| 4.4.4 区域内联系强度:方差分解 | 第99-101页 |
| 4.5 区域波动、货币政策和地方投资 | 第101-108页 |
| 4.5.1 货币政策的区域间非对称效应 | 第103-105页 |
| 4.5.2 中央政府转移支付与地方政府购买 | 第105-106页 |
| 4.5.3 本地投资:类别和波动 | 第106-108页 |
| 4.6 主要结论 | 第108-111页 |
| 第五章 多层因子随机波动模型及其在A股市场的应用 | 第111-145页 |
| 5.1 研究动机 | 第111-113页 |
| 5.2 多层因子随机波动模型的构建及分析 | 第113-115页 |
| 5.2.1 基本模型 | 第113-114页 |
| 5.2.2 模型的时变特性分析 | 第114-115页 |
| 5.3 估计方法 | 第115-126页 |
| 5.3.1 随机波动项的抽样 | 第116-119页 |
| 5.3.2 共同因子成分抽样 | 第119-120页 |
| 5.3.3 未知参数抽样 | 第120-121页 |
| 5.3.4 模拟数据研究 | 第121-126页 |
| 5.4 实证结果 | 第126-139页 |
| 5.4.1 样本数据和分组说明 | 第126-127页 |
| 5.4.2 波动率刻画结果 | 第127-135页 |
| 5.4.3 方差分解 | 第135-139页 |
| 5.5 基于模型的时变VaR计算 | 第139-142页 |
| 5.6 主要结论 | 第142-145页 |
| 第六章 全文总结与研究展望 | 第145-149页 |
| 6.1 全文总结 | 第145-146页 |
| 6.2 研究展望 | 第146-149页 |
| 参考文献 | 第149-169页 |
| 附录A 因子模型其它估计方法及因子数目推断 | 第169-175页 |
| A.1 主成分分析及其渐进性质 | 第169-171页 |
| A.2 PCA方法的效率改进 | 第171-173页 |
| A.3 因子数目的判断 | 第173-175页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第175-177页 |
| 致谢 | 第177-178页 |