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內容簡介： 《已实现波动率度量及其建模研究》的第一个目的是利用高频数据的滤子技术，剔除市场微观结构效应的影响，给出纠偏后的新的已实现波动率度量。第二个目的是利用度量好的已实现波动率，在充分考虑多成分异质市场驱动因素的基础上，提出新的波动率模型——HAR-L-M模型，它能给我们提供优越并且简单易行的波动率预测方法。 目錄： 前言 PREFACE 第1章 引论 1.1 研究背景和问题提出 1.2 数据选取与清理 1.3 本书主要工作概述 1.3.1 研究思路 1.3.2 研究方法与技术路线 1.3.3 主要创新点 1.4 本书结构安排 第2章 已实现波动率研究综述 2.1 单变量已实现波动率度量 2.1.1 简单离散模型 2.1.2 无市场微观结构效应的连续模型 2.1.3 市场微观结构效应 2.2 市场微观结构效应和已实现波动率 2.2.1 频率选择与日历取样 2.2.2 有偏修正与一致估计方法 2.2.3 取样方案效应 2.3 多变量已实现波动率度量 2.4 已实现波动率建模和预测 2.4.1 金融时间序列的典型特征及单变量情形 2.4.2 多变量情形 2.5 国内已实现波动率研究综述 第3章 基于滤子技术的已实现波动率度量 3.1 引言 3.2 已实现波动率的阶特性 3.3 自相关分析 3.4 市场微观效应污染的价格过程模型 3.4.1 个股价格模型 3.4.2 股指价格模型 3.5 滤子技术 3.6 实证分析 第4章 已实现波动率的典型特征分析 4.1 数据频率的选择与已实现波动率度量 4.2 收益率和已实现波动率的无条件分布 4.2.1 收益率 4.2.2 已实现波动率 4.2.3 标准化收益率：已实现波动率与GARCH波动率的比较 4.3 已实现波动率的动态特征 4.4 已实现波动率的非对称特性 第5章 已实现波动率建模及其预测分析 5.1 波动率的典型特征 5.2 资产收益率波动的驱动因素 5.2.1 证券市场的多重分形特征 5.2.2 有效市场和异质市场假说 5.2.3 HAR-L-M模型机理 5.3 HAR-L-M模型的建立 5.4 模拟分析 5.5 估计和预测 5.5.1 参数估计 5.5.2 模型预测效果比较 第6章 结论和展望 6.1 本研究工作总结 6.2 本研究工作展望 参考文献

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