| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-13页 |
| 主要符号对照表 | 第13-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| §1.1 金融数学的发展及随机微分方程在其中的贡献 | 第14-18页 |
| §1.2 基本概念和介绍 | 第18-21页 |
| §1.3 期权定价和对冲的模型 | 第21-22页 |
| §1.4 本文的主要工作 | 第22-24页 |
| 第二章 标的资产支付红利时的最优对冲策略 | 第24-36页 |
| §2.1 连续支付红利时的方差最优对冲策略 | 第24-31页 |
| §2.2 离散支付红利时的方差最优对冲策略 | 第31-32页 |
| §2.3 分红的预测 | 第32页 |
| §2.4 波动率随时间变化的方差最优对冲策略 | 第32-36页 |
| 第三章 对冲误差和期权定价的风险 | 第36-48页 |
| §3.1 引言 | 第36页 |
| §3.2 对冲误差的模拟结果 | 第36-39页 |
| §3.3 对冲误差的上下界 | 第39-45页 |
| §3.4 Black-Scholes期权定价的风险 | 第45-48页 |
| 第四章 时滞随机微分方程在期权定价和对冲中的应用 | 第48-60页 |
| §4.1 时滞Black-Scholes模型的最优对冲策略 | 第48-53页 |
| §4.2 一类时滞模型下的期权定价 | 第53-56页 |
| §4.3 随机时滞的模型下的期权定价和对冲 | 第56-60页 |
| 第五章 基于长期相依过程的股票市场技术分析 | 第60-86页 |
| §5.1 研究背景和技术分析指标的介绍 | 第60-66页 |
| §5.2 关于技术指标的统计结果 | 第66-67页 |
| §5.3 一类长期相依过程——分数布朗运动 | 第67-70页 |
| §5.4 基于几何分数布朗运动模型的统计分析 | 第70-77页 |
| §5.5 收敛速度 | 第77-82页 |
| §5.6 股票价格变动率独立性的假设检验 | 第82-86页 |
| 第六章 结论以及未来的工作 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 后记 | 第96-97页 |
| 博士期间的研究成果及发表的论文 | 第97页 |
