基于贝叶斯分位回归的股票市场风险实证分析
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·研究方法 | 第7-8页 |
| ·贝叶斯分位回归理论 | 第7页 |
| ·股票市场风险测量 | 第7-8页 |
| ·研究内容及思路 | 第8-9页 |
| ·研究思路 | 第8页 |
| ·研究内容 | 第8-9页 |
| 第二章 理论基础和方法 | 第9-13页 |
| ·分位回归理论及方法 | 第9-10页 |
| ·分位回归理论 | 第9页 |
| ·模型的参数估计 | 第9页 |
| ·模型的评价 | 第9-10页 |
| ·贝叶斯参数的估计方法 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯思想 | 第10页 |
| ·MCMC抽样算法 | 第10-11页 |
| ·RJMCMC抽样算法 | 第11页 |
| ·非参数方法 | 第11-12页 |
| ·历史模拟法 | 第11页 |
| ·蒙特卡罗法 | 第11-12页 |
| ·风险度量 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第三章 贝叶斯分位回归风险模型构建 | 第13-18页 |
| ·贝叶斯分位回归模型研究 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯分位自回归模型 | 第13页 |
| ·模型识别 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯分位回归风险模型 | 第14-15页 |
| ·模型提出 | 第14页 |
| ·模型的参数估计与风险评价 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯分析 | 第15-17页 |
| ·模型的参数分析 | 第15-16页 |
| ·MCMC抽样算法 | 第16页 |
| ·参数估计的收敛性 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第四章 实证研究 | 第18-33页 |
| ·参数估计及分析数据特征 | 第19-29页 |
| ·分析数据特征 | 第19页 |
| ·贝叶斯参数估计 | 第19-29页 |
| ·实证结果与模型效果评价 | 第29-32页 |
| ·实证结果 | 第29-30页 |
| ·模型效果评价 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 结论 | 第33-34页 |
| 致谢 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-37页 |
| 作者简介 | 第37页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第37-38页 |
