| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内外高频金融数据研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内外波动率研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第12页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 高频金融时间序列数据的特征分析 | 第13-20页 |
| 2.1 高频金融时间序列的数据特征 | 第13-15页 |
| 2.2 我国股指期货的基本统计特征 | 第15-19页 |
| 2.2.1 基本统计量 | 第15-16页 |
| 2.2.2 中国股指日内不同频率数据的基本统计分析 | 第16-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 已实现波动率及其扩展形式的特征分析 | 第20-29页 |
| 3.1 已实现波动率及其扩展形式概述 | 第20-22页 |
| 3.1.1 已实现波动率 | 第20-21页 |
| 3.1.2 已实现极差 | 第21页 |
| 3.1.3 已实现双幂次变差 | 第21-22页 |
| 3.1.4 已实现极差双幂次变差 | 第22页 |
| 3.2 已实现波动率及其扩展形式的特征对比 | 第22-28页 |
| 3.2.1 描述性统计量 | 第22-24页 |
| 3.2.2 跳跃波动刻画 | 第24-27页 |
| 3.2.3 长记忆性 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于已实现极差双幂次变差的异质市场模型构建 | 第29-35页 |
| 4.1 异质市场假说 | 第29-30页 |
| 4.2 HAR-RV模型与HAR-RRBV模型 | 第30-32页 |
| 4.3 HAR-RV-J模型与HAR-RRBV-J模型 | 第32-34页 |
| 4.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 HAR-RRBV及相关模型在预测沪深300股指期货波动率的实证研究 | 第35-45页 |
| 5.1 模型预测效果的评价方法概述 | 第35-36页 |
| 5.2 基于金融高频数据的风险价值研究 | 第36-39页 |
| 5.2.1 VaR的原理 | 第36页 |
| 5.2.2 VaR的计算与评价 | 第36-37页 |
| 5.2.3 实证研究 | 第37-39页 |
| 5.3 HAR-RRBV及相关模型的样本拟合效果实证研究 | 第39-40页 |
| 5.4 HAR-RRBV及相关模型的样本外预测有效性实证研究 | 第40-43页 |
| 5.4.1 动态预测 | 第40-41页 |
| 5.4.2 静态预测 | 第41-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第45-46页 |
| 6.1 全文总结 | 第45页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第49页 |
