本书从高频数据视角，借助已实现波动率相关理论对股票市场展开研究。一方面，充分挖掘股票市场“跳跃”“非对称”波动等日内交易信息对已实现波动率进行拟合，并将参数估计的时变特征纳入研究范围，从而构建新颖的具有时变特征的已实现波动率预测模型。另一方面，进一步探讨波动率在风险预测之中的应用，并具体结合极值理论对我国股票市场的风险预测展开实证分析。本书以恒生指数和沪深300指数作为研究样本，分别代表成熟市场和新兴市场，以便分析研究的结果具有稳健性和普适性。波动率的应用研究主要有两方面：基于高频波动率模型及Copula理论详细探讨了“沪港通”实施背景下两市之间的相互关系；探讨了德国股票市场隐含波动率指数和原油市场隐含波动指数，是否含有预测已实现波动率的有用信息。
章 绪论
1.1 选题的背景及意义
1.2 国内外文献回顾与述评
1.3 研究内容
1.4 研究方法和技术路线
1.5 创新性
第2章 异质自回归方法建模相关理论
2.1 已实现波动率及其分解
2.2 异质自回归模型及其扩展
2.3 时变参数异质自回归模型
2.4 波动率估计的评价
2.5 本章小结
第3章 基于HAR方法的股市波动率建模研究
3.1 问题的提出
3.2 数据的选取及描述性统计
3.3 基于异质自回归方法的实证研究
3.4 稳健性分析
3.5 本章小结
第4章 基于HARQ方法的股市波动率建模研究
4.1 问题的提出
4.2 时变参数异质自回归模型的优势
4.3 HARQ族模型的构建及全样本估计
4.4 HARQ族模型样本外估计
4.5 稳健性分析
4.6 本章小结
第5章 基于HARQ-EVT方法的风险预测研究
5.1 问题的提出
5.2 HARQ-EVT-VaR模型的构建
5.3 极值理论建模分析
5.4 基于HARQ-EVT方法的VaR预测及检验
5.5 本章小结
第6章 基于HAR-Copula模型的沪港股市动态相关性研究
6.1 引言
6.2 相关理论
6.3 数据分析
6.4 “沪港通”实施前后对比分析
6.5 沪港股市风险传染分析
6.6 本章小结
第7章 基于隐含波动率指数的德国股市波动率预测
7.1 背景介绍
7.2 方法
7.3 数据
7.4 实证结果
7.5 稳定性检验
7.6 本章小结
第8章 结论与展望
8.1 结论
8.2 建议
8.3 展望
参考文献
