《中国汇市和股市的关系研究：基于分形长记忆模型》内容分为四个部分。第一部分介绍了研究背景及研究基础。第二部分主要研究银行间市场分层网络中传染风险及其演化模型。第三部分重点研究期货市场中不同条件下传染风险建模技术及其实证分析。第四部分主要研究信用风险转移市场中传染风险形成机理及非线性动力学行为问题。

　　金融市场间的信息传导机制一直受到研究者的重视，因为其对于宏观金融政策制定和投资者投资组合的设计具有重要理论和实践意义。外汇市场和股票市场是我国的两个重要金融市场。2005年以来，人民币汇率改革政策不断进行调整深化，人民币汇率弹性也随着国内外经济金融环境的变化而出现不同阶段的调整，2009年6月19日中国人民银行收窄人民币汇率波动幅度，2009年人民币升值幅度仅为0.1%，2010年6月19日中国人民银行宣布进一步深化改革人民币汇率形成机制，人民币对美元汇率日波动幅度接近0.5%上限，人民币汇率弹性明显增加。自2005年人民币汇改以来，人民币已经累计升值超过30%，而我国股市也是大起大落，上证综合指数由2005年人民币汇改后的1000多点，经历史上最高点6092.06点后又回落到目前的2000多点徘徊。因此，简单地实证分析2005年人民币汇改以后的整个样本区间上的我国汇市和股市的关系显然不能反映二者之间真正的内在关联性，人民币汇率弹性的调整是否对我国汇市和股市关系产生结构性影响？这是一个值得探究的现实问题。
　　20世纪90年代以来，国外已有不少学者实证分析了汇市和股市的关系（王新军和赖敏晖（2010）曾对此进行了评述），但主要集中于研究美国和欧洲等发达国家的汇率市场和股票市场。针对人民币汇率和我国股市之间关系的实证研究主要是在2005年人民币汇改之后，所使用的计量模型主要分为两种，一种模型是传统的VAR或其改进模型，通过Granger检验来分析均值溢出效应（价格或收益率均值传导机制）。Nieh和Yau（2010）、邓粲和杨朝军（2008）、郭彦峰等（2008）、张兵等（2008）、吴志明等（2009）、周虎群和李育林（2010）运用VAR模型实证分析了2005年人民币汇改后的人民币汇率与股价的关联性，虽均认为存在长期均衡关系，但对短期影响的结论有所不一致。另一种模型是MVGARCH模型（多元GARCH模型），主要通过条件方差方程来反映二者间的波动溢出效应和动态相关性。
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前言
第1章 汇市和股市关系的理论分析
1.1 汇市和股市关系的理论基础
1.2 汇市和股市的关联效应
1.2.1 以利率为中介
1.2.2 以基础货币供给为中介
1.2.3 以进出口贸易为中介
1.2.4 以心理预期为中介
1.2.5 VA国际资本流动为中介
1.3 金融自由化对汇率与股价关联的影响

第2章 中国汇市和股市收益率的长记忆性分析
2.1 长记忆方法简介
2.1.1 ARFIMA模型
2.1.2 R/S分析和修正的R/S分析方法
2.1.3 DFA方法
2.2 基本统计特征检验
2.3 Hurst指数估计
2.3.1 整体Hurst指数估计
2.3.2 时变Hurst指数估计
2.4 中国汇市和股市的时变Hurst指数关系分析
2.4.1 单位根检验
2.4.2 协整检验
2.4.3 Granger因果检验
2.5 本章小结

第3章 基于长记忆VAR模型的实证分析
3.1 长记忆VAR模型简介
3.1.1 长记忆VAR模型
3.1.2 脉冲响应函数
3.1.3 方差分解
3.2 去除长记忆序列的单位根检验
3.3 长期均衡关系分析
3.4 短期影响分析
3.4.1 Granger因果检验
3.4.2 方差分解
3.4.3 脉冲响应
3.5 本章小结

第4章 长记忆动态VAR模型及其实证分析：中国汇市、股市、利率市场
4.1 LTVP-VAR模型和LTVP-R模型
4.1.1 LTVP-VAR模型构建
4.1.2 LTVP－R模型
4.1.3 模型估计程序
4.2 模型设定和数据描述
4.2.1 模型设定
4.2.2 数据描述
4.3 模型估计
4.3.1 单位根检验
4.3.2 长记忆参数估计
4.3.3 LTVP模型的收敛性检验
4.4 整体性分析
4.4.1 股市的时变脉冲响应
4.4.2 长期均衡关系的时变特征分析
4.5 不同行业的结构性影响分析
4.5.1 股市行业指数收益率的长记忆参数d估计
4.5.2 不同行业的结构性冲击影响分析
4.6 LTVP-VAR和TVP-VAR模型的比较分析
4.7 本章小结

第5章 中国汇市和股市间的时变冲击影响研究：中国汇市、中国股市、美国股市
5.1 数据直观分析和模型设定
5.1.1 数据直观分析
5.1.2 模型设定
5.2 长记忆参数的估计
5.3 中国汇市和股市动态关系分析：美国股市收益率为控制变量
5.3.1 方差时变性分析
5.3.2 中国汇市波动对股市的动态脉冲影响分析
5.3.3 中国股市波动对汇市的动态脉冲影响分析
5.4 本章小结

第6章 中国汇市和股市间的多重消除趋势相关性分析
6.1 MF-DCCA方法
6.2 相关性检验
6.3 MF-DCCA实证分析
6.3.1 不同波动幅度的标度指数估计
6.3.2 标度一致性分析
6.3.3 交叉相关的时变性分析
6.4 交叉相关的非对称性分析
6.4.1 非对称MFiDCCA方法
6.4.2 交叉相关的非对称性实证分析
6.5 相关问题讨论
6.5.1 滚动窗问题
6.5.2 交叉相关指数与广义Hurst指数的关系问题
6.5.3 政策启示
6.6 本章小结

第7章 人民币汇率弹性调整对我国汇市与股市关系的影响：基于长记忆VAR－（BEKK）MVGARCH模型
7.1 模型设定
7.1.1 样本数据来源
7.1.2 数据的描述性统计
7.1.3 残差服从t分布的长记忆VAR－（BEKK）MVGARCH模型
7.2 均值溢出效应分析
7.3 波动溢出效应分析
7.4 动态相关性分析
7.5 本章小结

第8章 双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究
8.1 模型简介
8.1.1 ARFIMA－HYGARCH模型
8.1.2 VaR计算方法及其估计
8.2 中国股市的双长记忆GARCH模型比较分析
8.2.1 样本内VaR估计
8.2.2 样本外VaR估计
8.2.3 常规预测误差指标分析
8.3 中国汇市的双长记忆GARCH模型比较分析
8.3.1 样本内VaR估计
8.3.2 样本外VaR估计
8.3.3 汇市分区间双长记忆分析
8.4 本章小结
参考文献

附录 向量分整时间序列的非线性协整方法
A.1 向量分整时间序列的线性协整关系
A.2 向量分整时间序列的非线性协整关系
后记