| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 问题的提出 | 第14-16页 |
| 1.3 研究意义 | 第16-18页 |
| 1.3.1 理论价值 | 第16-17页 |
| 1.3.2 现实意义 | 第17-18页 |
| 1.4 研究拟解决的关键问题 | 第18页 |
| 1.5 研究方法、内容和技术路线 | 第18-24页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第19-21页 |
| 1.5.3 研究的技术路线 | 第21-24页 |
| 第2章 BDI指数基本特性和文献综述 | 第24-45页 |
| 2.1 BDI指数发展和基本特性 | 第24-34页 |
| 2.1.1 BDI指数相关情况 | 第24-30页 |
| 2.1.2 BDI指数的基本统计特性 | 第30-34页 |
| 2.2 BDI指数特性国内外研究现状分析 | 第34-42页 |
| 2.2.1 BDI指数周期特性研究现状 | 第34-36页 |
| 2.2.2 BDI指数回复特性研究现状 | 第36-37页 |
| 2.2.3 BDI指数波动特性研究现状 | 第37-38页 |
| 2.2.4 BDI指数其它特性研究现状 | 第38-40页 |
| 2.2.5 BDI指数预测应用研究现状 | 第40-42页 |
| 2.3 现有研究存在的主要问题 | 第42-45页 |
| 第3章 基于VMD-GRGC-FFT的BDI指数周期特性研究 | 第45-68页 |
| 3.1 BDI指数周期形成机制理论基础 | 第45-47页 |
| 3.2 基于VMD-GRGC-FFT的BDI指数周期分析模型 | 第47-53页 |
| 3.2.1 周期分析模型构建思路 | 第47-48页 |
| 3.2.2 具体模型和实证步骤 | 第48-53页 |
| 3.3 实证分析过程 | 第53-61页 |
| 3.3.1 BDI指数VMD分解 | 第55-56页 |
| 3.3.2 BDI指数分量聚类重构 | 第56-60页 |
| 3.3.3 BDI指数周期测算 | 第60-61页 |
| 3.4 主要结果分析 | 第61-64页 |
| 3.4.1 周期特性主要结论 | 第61-63页 |
| 3.4.2 周期特性结果解释 | 第63-64页 |
| 3.5 对业界的启示 | 第64-67页 |
| 3.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第4章 基于3R-SETAR的BDI指数非线性均值回复特性研究 | 第68-88页 |
| 4.1 BDI指数三体制均值回复特性理论基础 | 第68-71页 |
| 4.1.1 均值回复基本概念 | 第68-69页 |
| 4.1.2 BDI指数三体制均值回复特性理论 | 第69-71页 |
| 4.2 基于3R-SETAR的BDI指数非线性均值回复模型 | 第71-74页 |
| 4.2.1 3R-SETAR模型简介 | 第71-72页 |
| 4.2.2 基于3R-SETAR的BDI指数非线性均值回复模型的构建 | 第72-73页 |
| 4.2.3 实证步骤 | 第73-74页 |
| 4.3 实证分析过程 | 第74-82页 |
| 4.3.1 平稳性单位根检验 | 第75页 |
| 4.3.2 门限效应假设检验 | 第75-76页 |
| 4.3.3 滞后阶数p、延迟参数d和门限值η_j的确定 | 第76-78页 |
| 4.3.4 非线性回复特性参数的确定 | 第78-80页 |
| 4.3.5 非线性均值回复细化特性的测算 | 第80-82页 |
| 4.4 主要结果分析 | 第82-85页 |
| 4.4.1 样本落入体制结果讨论 | 第82-83页 |
| 4.4.2 非线性均值回复特性结果讨论 | 第83-85页 |
| 4.5 对业界的启示 | 第85-86页 |
| 4.6 本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 基于跳跃时间和幅度的BDI指数幂律特性研究 | 第88-110页 |
| 5.1 BDI指数幂律特性理论基础 | 第88-89页 |
| 5.2 BDI指数幂律检验模型 | 第89-96页 |
| 5.2.1 主要幂律函数简介 | 第89-91页 |
| 5.2.2 幂律特性检验模型构建 | 第91-96页 |
| 5.3 实证分析过程 | 第96-107页 |
| 5.3.1 跳跃识别 | 第96-98页 |
| 5.3.2 跳跃时间的幂律特性 | 第98-103页 |
| 5.3.3 跳跃幅度的幂律特性 | 第103-107页 |
| 5.4 主要结果分析 | 第107-108页 |
| 5.5 对业界的启示 | 第108页 |
| 5.6 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 基于BDI指数关键特性的预测模型及应用 | 第110-137页 |
| 6.1 综合周期、均值回复和幂律特性的BDI指数O-U随机预测模型 | 第110-113页 |
| 6.2 连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换 | 第113-118页 |
| 6.2.1 基本原理 | 第114-116页 |
| 6.2.2 模型假设 | 第116-117页 |
| 6.2.3 模型构建 | 第117-118页 |
| 6.3 参数估计 | 第118-121页 |
| 6.3.1 BDI指数O-U随机预测方程的参数估计 | 第118-121页 |
| 6.3.2 CIR随机利率方程的参数估计 | 第121页 |
| 6.4 连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换定价求解 | 第121-122页 |
| 6.4.1 BDI指数和随机利率预测 | 第121-122页 |
| 6.4.2 连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换定价模拟 | 第122页 |
| 6.5 实例分析 | 第122-136页 |
| 6.5.1 具体案例和数据准备 | 第122-124页 |
| 6.5.2 参数估计过程 | 第124-130页 |
| 6.5.3 BDI指数和随机利率的预测分析 | 第130-132页 |
| 6.5.4 连接BDI指数的船舶融资租赁区间积息互换定价及情景分析 | 第132-136页 |
| 6.6 本章小结 | 第136-137页 |
| 第7章 结论与展望 | 第137-141页 |
| 7.1 主要结论 | 第137-140页 |
| 7.2 研究展望 | 第140-141页 |
| 参考文献 | 第141-153页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第153-154页 |
| 致谢 | 第154-155页 |
| 作者简介 | 第155页 |
