| 中文摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 高频数据文献综述 | 第9-11页 |
| 1.2.2 VaR风险度量文献综述 | 第11-13页 |
| 1.3 主要内容及创新点 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文内容和结构 | 第13-14页 |
| 1.3.2 本文的难点和创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 高频数据理论 | 第15-25页 |
| 2.1 高频数据的特征 | 第15-17页 |
| 2.2 高频波动模型 | 第17-21页 |
| 2.2.1 高频波动的理论基础 | 第17-18页 |
| 2.2.2 “已实现”波动率定义 | 第18页 |
| 2.2.3 “已实现”波动的性质 | 第18-19页 |
| 2.2.4 赋权“已实现”极差波动 | 第19-21页 |
| 2.3 最优时间间隔的选取理论基础 | 第21-22页 |
| 2.4 时间序列模型及参数估计方法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 模型的形式 | 第22-23页 |
| 2.4.2 模型参数的估计方法 | 第23-25页 |
| 第三章 VaR风险度量方法的研究 | 第25-36页 |
| 3.1 金融风险度量方法 | 第25-28页 |
| 3.1.1 灵敏度分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 波动性方法分析 | 第26-27页 |
| 3.1.3 VaR风险度量分析 | 第27页 |
| 3.1.4 一致性风险度 | 第27-28页 |
| 3.2 VaR理论 | 第28-31页 |
| 3.2.1 VaR的理论简介 | 第28页 |
| 3.2.2 VaR的基本定义 | 第28-29页 |
| 3.2.3 VaR估测的要素 | 第29页 |
| 3.2.4 收益率序列的分布问题 | 第29-31页 |
| 3.3 VaR的计算方法 | 第31-34页 |
| 3.4 VaR估测方法应用及其局限 | 第34-36页 |
| 第四章 基于WRBV-ARFIMA模型高频波动研究 | 第36-52页 |
| 4.1 最优时间间隔选取 | 第36-40页 |
| 4.2 波动率序列的统计特征 | 第40-44页 |
| 4.2.1 RV序列的正态性检验 | 第40-41页 |
| 4.2.2 序列的平稳性检验 | 第41-42页 |
| 4.2.3 RV序列的自相关和偏自相关检验 | 第42-43页 |
| 4.2.4 RV及其改进的统计特征 | 第43-44页 |
| 4.3 基于赋权“已实现”双幂次变差的ARFIMA模拟 | 第44-52页 |
| 4.3.1 赋权“已实现”双幂次变差的ARFIMA模型 | 第44-45页 |
| 4.3.2 WRBV—ARFIMA模型参数的估计及模型检验方法 | 第45页 |
| 4.3.4 WRBV—ARFIMA模型各种形式的参数估计及比较 | 第45-50页 |
| 4.3.5 WRBV—ARFIMA模型的预测评价 | 第50-52页 |
| 第五章 基于高频波动的金融风险价值研究 | 第52-59页 |
| 5.1 基于高频波动金融风险价值VaR计算 | 第52-53页 |
| 5.1.1 基于赋权“已实现”双幂次变差的VaR计算步骤 | 第52页 |
| 5.1.2 基于赋权“已实现”双幂次变差的VaR计算 | 第52-53页 |
| 5.2 基于GARCH模型的VaR计算 | 第53-54页 |
| 5.3 高频波动VaR计算效果检验 | 第54-59页 |
| 5.3.1 VaR的准确度检验 | 第54-55页 |
| 5.3.2 VaR计算结果及比较 | 第55-59页 |
| 第六章 结论和展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
