| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.2 研究意义及发展 | 第7-11页 |
| 1.2.1 股票隔夜收益率因素模型的研究意义及发展 | 第7-10页 |
| 1.2.2 非参数估计方法的研究意义及发展 | 第10-11页 |
| 1.3 研究创新 | 第11页 |
| 1.4 本文内容安排 | 第11-13页 |
| 2 预备知识 | 第13-23页 |
| 2.1 各风险因素分析及风险因素的构造 | 第13-17页 |
| 2.2 Fama-Macbeth回归估计方法 | 第17-18页 |
| 2.3 面板数据模型 | 第18-19页 |
| 2.3.1 面板数据模型介绍 | 第18-19页 |
| 2.3.2 面板数据模型的估计方法介绍 | 第19页 |
| 2.4 非参数回归模型的估计方法介绍 | 第19-23页 |
| 3 非参数模型之误差为鞅差序列时回归函数的核估计 | 第23-31页 |
| 3.1 回归函数核估计的相合性 | 第24-28页 |
| 3.2 回归函数核估计的收敛速度 | 第28-31页 |
| 4 基于非参数模型的隔夜收益率的实证研究 | 第31-50页 |
| 4.1 数据说明及处理 | 第31页 |
| 4.1.1 数据的选取 | 第31页 |
| 4.1.2 对缺失数据的处理 | 第31页 |
| 4.2 样本数据的描述性统计分析 | 第31-32页 |
| 4.3 基于Fama-Macbeth方法的回归分析 | 第32-37页 |
| 4.4 基于面板数据模型估计的实证分析 | 第37-42页 |
| 4.5 基于非参数估计的回归分析 | 第42-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |