非对称双指数跳跃扩散模型的贝叶斯分析
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7-10页 |
| ·金融理论的数量化发展趋势 | 第7-8页 |
| ·金融市场的复杂性与波动性 | 第8-9页 |
| ·金融风险的时变性与传染性 | 第9页 |
| ·金融风险的规避与金融资产定价 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·本文的研究内容与主要创新点 | 第12-15页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·本文的主要创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 文献综述 | 第15-28页 |
| ·资产收益的连续时间模型 | 第15-22页 |
| ·资产收益模型（BS模型） | 第15-16页 |
| ·资产收益跳跃模型 | 第16-17页 |
| ·方差常弹性模型 | 第17页 |
| ·随机波动类模型 | 第17-19页 |
| ·广义抛物线类扩散模型 | 第19-22页 |
| ·连续时间模型的参数估计方法 | 第22-28页 |
| ·模拟矩估计（SMM） | 第22-23页 |
| ·有效矩估计（EMM） | 第23-25页 |
| ·经验特征函数估计（ECF） | 第25-26页 |
| ·非参数估计（NPE） | 第26-28页 |
| 第三章 参数估计的MCMC方法 | 第28-38页 |
| ·贝叶斯统计方法 | 第28-30页 |
| ·贝叶斯公式的密度函数形式 | 第28-29页 |
| ·后验分布的计算 | 第29-30页 |
| ·先验分布的确定 | 第30页 |
| ·连续时间模型的离散化 | 第30-33页 |
| ·Euler方法 | 第31-32页 |
| ·Milstein方法 | 第32-33页 |
| ·马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)方法 | 第33-38页 |
| ·Hammersly-Clifford定理 | 第33-34页 |
| ·Gibbs取样 | 第34-35页 |
| ·Metropolis-Hastings算法 | 第35-36页 |
| ·参数抽样结果的收敛性分析 | 第36-38页 |
| 第四章 非对称双指数跳跃扩散模型的MCMC估计 | 第38-53页 |
| ·非对称双指数跳跃扩散模型的描述 | 第38-39页 |
| ·非对称双指数跳跃扩散模型的特征 | 第39-40页 |
| ·非对称双指数跳跃扩散模型的MCMC方法 | 第40-49页 |
| ·模型的离散与模型的似然函数 | 第40-41页 |
| ·跳跃变量的模拟 | 第41-46页 |
| ·模型的MCMC估计 | 第46-47页 |
| ·参数抽样结果的收敛性分析 | 第47-49页 |
| ·数据及实证 | 第49-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
