| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 前言 | 第8-16页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第9-13页 |
| 1.3 本文研究内容和创新 | 第13-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.2 创新点 | 第15-16页 |
| 第二章 贝叶斯动态资产配置及参数模型下的配置 | 第16-32页 |
| 2.1 贝叶斯动态资产配置 | 第16-20页 |
| 2.1.1 构建特征-投资组合 | 第17页 |
| 2.1.2 贝叶斯模型框架 | 第17-19页 |
| 2.1.3 资产配置 | 第19-20页 |
| 2.2 随机波动率模型 | 第20-31页 |
| 2.2.1 随机波动率模型设定 | 第21-22页 |
| 2.2.2 马尔科夫蒙特卡洛方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 粒子学习方法 | 第23-27页 |
| 2.2.4 MCMC方法随机波动率模型参数估计 | 第27-29页 |
| 2.2.5 PL方法随机波动率模型参数估计 | 第29-31页 |
| 2.3 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 非参数贝叶斯模型 | 第32-42页 |
| 3.1 Dirichlet过程 | 第32-36页 |
| 3.1.1 Dirichlet分布 | 第32-33页 |
| 3.1.2 Dirichlet过程 | 第33-34页 |
| 3.1.3 Dirichlet过程的断棒过程表示 | 第34-35页 |
| 3.1.4 Dirichlet过程的中国餐馆过程表示 | 第35-36页 |
| 3.2 Dirichlet过程混合模型 | 第36-37页 |
| 3.3 Dirichlet过程混合随机波动率模型 | 第37-41页 |
| 3.3.1 模型构建 | 第37-38页 |
| 3.3.2 PL方法求解参数 | 第38-39页 |
| 3.3.3 数值模拟 | 第39-41页 |
| 3.4 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 半参数门限随机波动率模型 | 第42-53页 |
| 4.1 Dirichlet过程混合门限随机波动率模型 | 第42-45页 |
| 4.2 参数估计 | 第45-52页 |
| 4.2.1 MCMC方法参数估计 | 第45-47页 |
| 4.2.2 PL方法参数估计 | 第47-49页 |
| 4.2.3 模型效果比较 | 第49-52页 |
| 4.3 小结 | 第52-53页 |
| 第五章 双杠杆半参数随机波动率模型 | 第53-64页 |
| 5.1 具有杠杆效应的参数随机波动率模型 | 第54-55页 |
| 5.2 双杠杆半参数随机波动率模型 | 第55-56页 |
| 5.3 模型参数估计 | 第56-60页 |
| 5.4 模型效果比较 | 第60-63页 |
| 5.5 小结 | 第63-64页 |
| 第六章 非参数贝叶斯动态资产配置及实证分析 | 第64-72页 |
| 6.1 数据与研究方法 | 第64-67页 |
| 6.2 估计结果 | 第67-70页 |
| 6.3 模型效果比较 | 第70-71页 |
| 6.4 小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-75页 |
| 7.1 总结 | 第72-73页 |
| 7.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 附录：攻读硕士学位期间的研究成果 | 第79-80页 |