已实现GARCH-SGED模型研究及在风险度量中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容、创新点以及基本框架 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第13页 |
| 1.3.3 本文的基本框架 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 2 GARCH族模型与已实现测度 | 第15-19页 |
| 2.1 GARCH族模型 | 第15-17页 |
| 2.1.1 ARCH(p)模型 | 第15页 |
| 2.1.2 GARCH(p,q)模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 EGARCH(p,q)模型 | 第16页 |
| 2.1.4 GARCH族模型的比较 | 第16-17页 |
| 2.2 已实现测度 | 第17-18页 |
| 2.2.1 已实现波动 | 第17页 |
| 2.2.2 已实现双幂变差波动 | 第17页 |
| 2.2.3 已实现极差波动 | 第17-18页 |
| 2.2.4 已实现测度的比较 | 第18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 已实现GARCH-SGED模型 | 第19-31页 |
| 3.1 已实现GARCH模型 | 第19页 |
| 3.2 模型的建立 | 第19-21页 |
| 3.2.1 误差分布的设定 | 第19-21页 |
| 3.2.2 杠杆函数的拓展 | 第21页 |
| 3.3 参数估计 | 第21-22页 |
| 3.4 风险度量 | 第22-24页 |
| 3.5 随机模拟 | 第24页 |
| 3.6 模型应用与数据分析 | 第24-30页 |
| 3.6.1 数据来源及数据处理 | 第24-25页 |
| 3.6.2 收益率序列统计特征 | 第25-26页 |
| 3.6.3 ARCH效应检验 | 第26-27页 |
| 3.6.4 平稳性检验 | 第27-28页 |
| 3.6.5 参数估计 | 第28页 |
| 3.6.6 模型的验证 | 第28-29页 |
| 3.6.7 VaR估计及返回测试 | 第29-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于三种已实现测度的风险度量比较 | 第31-41页 |
| 4.1 已实现测度的选取 | 第31-33页 |
| 4.2 建立实证模型 | 第33-35页 |
| 4.2.1 参数估计 | 第33-34页 |
| 4.2.2 返回测试 | 第34-35页 |
| 4.3 损失函数与SPA检验 | 第35-39页 |
| 4.3.1 损失函数 | 第35-36页 |
| 4.3.2 SPA检验 | 第36-39页 |
| 4.4 本章小节 | 第39-41页 |
| 5 结论与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 结论 | 第41-42页 |
| 5.2 展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第49页 |
