| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·金融风险度量相关知识 | 第15-17页 |
| ·回报(Return)(收益率) | 第15-17页 |
| ·波动性 | 第17页 |
| ·实际金融数据的基本特征 | 第17-19页 |
| ·研究主要内容、目的及意义 | 第19-21页 |
| 第二章 一元时间序列波动性分析及其应用 | 第21-37页 |
| ·模型介绍 | 第21-25页 |
| ·ARCH 模型 | 第21-22页 |
| ·GARCH 模型 | 第22-24页 |
| ·指数 GARCH (Exponential GARCH)模型 | 第24-25页 |
| ·其它 GARCH 类模型 | 第25页 |
| ·ARCH 类模型的参数估计──极大似然估计 | 第25-26页 |
| ·实例分析 | 第26-37页 |
| ·统计描述与相关性检验 | 第26-28页 |
| ·波动性模型的拟合 | 第28-33页 |
| ·波动性预测与模型评价 | 第33-35页 |
| ·结论 | 第35-37页 |
| 第三章 多元时间序列 | 第37-47页 |
| ·弱平稳以及互相关矩阵 | 第37-40页 |
| ·互相关矩阵 | 第37-38页 |
| ·线性依赖 | 第38-39页 |
| ·样本互相关矩阵 | 第39页 |
| ·多元混合测试 | 第39-40页 |
| ·向量自回归模型 (VECTOR AUTOREGRESSIVE MODEL—VAR) | 第40-44页 |
| ·VAR 模型介绍 | 第40页 |
| ·VAR 模型参数估计 | 第40-44页 |
| ·极大似然估计 | 第40-43页 |
| ·最小二乘估计 | 第43-44页 |
| ·实例分析 | 第44-47页 |
| ·数据统计描述 | 第44-45页 |
| ·模型参数拟合结果 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| 第四章 多元波动性模型及其应用 | 第47-55页 |
| ·多元 GARCH 模型介绍 | 第47-50页 |
| ·VEC 模型 | 第47-48页 |
| ·BEKK 模型 | 第48页 |
| ·常相关系数模型 | 第48-49页 |
| ·几种模型的比较 | 第49-50页 |
| ·二元对角 BEKK 模型的估计 | 第50-51页 |
| ·实例分析 | 第51-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 附录 1 | 第57-58页 |
| 附录 2 | 第58-60页 |
| 附录 3 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 作者和导师简介 | 第67页 |