| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-34页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-19页 |
| ·研究背景——问题的提出 | 第12-18页 |
| ·研究意义 | 第18-19页 |
| ·研究现状 | 第19-28页 |
| ·波动性模型的研究现状 | 第19-21页 |
| ·极值理论的研究现状 | 第21-22页 |
| ·L-矩理论的研究现状 | 第22-23页 |
| ·投资组合研究现状 | 第23-28页 |
| ·主要研究内容、结构和创新点 | 第28-34页 |
| ·主要研究内容和结构安排 | 第28-32页 |
| ·本文的主要创新点 | 第32-34页 |
| 第二章 金融收益序列非正态分布检验及理论解释 | 第34-53页 |
| ·收益率非正态分布特征的检验 | 第34-41页 |
| ·非正态分布的检验方法 | 第36-39页 |
| ·基于中国数据的实证检验 | 第39-41页 |
| ·收益非正态分布的理论解释 | 第41-52页 |
| ·收益分布“尖峰厚尾”的理论解释 | 第44-47页 |
| ·收益分布“偏度”的理论解释 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 金融收益“厚尾”分布动态拟合(Ⅰ)——基于广义极值分布的自回归条件密度模型研究 | 第53-67页 |
| ·高频极值波动性模型 | 第54-56页 |
| ·高频极值条件VaR 模型 | 第56-58页 |
| ·高频极值波动性和条件VaR 模型的实证研究 | 第58-62页 |
| ·数据选取与基本统计描述 | 第58页 |
| ·广义极值分布的参数估计 | 第58-60页 |
| ·高频极值波动性的估计 | 第60页 |
| ·高频条件极值VaR 的估计 | 第60-62页 |
| ·高频极值条件VaR 后验测试分析 | 第62-65页 |
| ·研究结论 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 金融收益“厚尾”分布动态拟合(Ⅱ)——基于广义帕雷托分布的自回归条件L-矩模型研究 | 第67-80页 |
| ·L-矩 | 第68-69页 |
| ·多维高阶L-矩模型 | 第69-73页 |
| ·高阶L-矩及L-协矩 | 第69-70页 |
| ·L-协矩的估计 | 第70-71页 |
| ·多维L-矩模型 | 第71页 |
| ·基于L-矩相关系数的分布选择方法 | 第71-72页 |
| ·基于L-矩的厚尾分布参数估计 | 第72-73页 |
| ·基于L-矩的广义帕雷托分布动态拟合研究 | 第73-75页 |
| ·广义帕雷托分布的静态拟合 | 第73-74页 |
| ·广义帕雷托分布的动态拟合 | 第74-75页 |
| ·基于中国股市高频数据的实证研究 | 第75-78页 |
| ·数据选取与基本统计描述 | 第75页 |
| ·静态拟合结果 | 第75-77页 |
| ·动态拟合结果 | 第77页 |
| ·条件极值VaR 的估计 | 第77-78页 |
| ·结论 | 第78-80页 |
| 第五章 金融收益“偏度”和“峰度”的动态拟合——条件偏度和峰度的波动性建模研究 | 第80-105页 |
| ·一维偏度和峰度建模研究——基于skewed-generalized-t 分布 | 第81-85页 |
| ·skewed-generalized-t 分布 | 第81-82页 |
| ·条件skewed-generalized-t 分布 | 第82页 |
| ·基于中国股市的实证研究 | 第82-84页 |
| ·基于skewed-generalized-t 分布的VaR 计算及后验比较 | 第84-85页 |
| ·多维偏度和峰度建模研究——基于Su 分布 | 第85-94页 |
| ·多维偏度和峰度模型的建立 | 第86-88页 |
| ·多维条件偏度和峰度模型的参数估计 | 第88-90页 |
| ·多维条件偏度和峰度实证研究 | 第90-94页 |
| ·研究结论 | 第94页 |
| ·已实现偏度和峰度建模研究 | 第94-104页 |
| ·已实现方差模型 | 第95-98页 |
| ·“已实现”偏度和峰度(Realized Skewess and Realized Kurtosis)模型 | 第98-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 不确定条件下考虑偏度和峰度的投资组合研究 | 第105-126页 |
| ·传统投资组合理论及其缺陷 | 第105-107页 |
| ·条件偏度和峰度投资组合 | 第107-110页 |
| ·不确定条件下考虑偏度和峰度的投资组合 | 第110-124页 |
| ·参数不确定问题 | 第110-111页 |
| ·贝叶斯估计与马尔可夫蒙特卡罗模拟(MCMC) | 第111-117页 |
| ·有偏分布的贝叶斯推断 | 第117-120页 |
| ·不确定条件下考虑偏度和峰度的投资组合模型研究 | 第120-124页 |
| ·结论 | 第124-126页 |
| 第七章 总结与展望 | 第126-130页 |
| ·全文总结 | 第126-129页 |
| ·研究展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-145页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第145-146页 |
| 致谢 | 第146页 |
