上证指数的时间序列模型及异常点检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 上证指数时间序列的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 时间序列异常点的研究背景和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国内学者对股票指数的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 时间序列异常点检测的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文内容与结构 | 第11-13页 |
| 第二章 时间序列模型 | 第13-21页 |
| 2.1 时间序列分析方法概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 描述性时序分析 | 第13页 |
| 2.1.2 统计性时序分析 | 第13-14页 |
| 2.2 时间序列数据预处理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 平稳性 | 第14-15页 |
| 2.2.2 纯随机性 | 第15页 |
| 2.3 ARMA与ARIMA模型 | 第15-17页 |
| 2.3.1 ARMA模型 | 第15-16页 |
| 2.3.2 ARIMA模型 | 第16-17页 |
| 2.4 ARCH与GARCH模型 | 第17-20页 |
| 2.4.1 ARCH模型 | 第17-18页 |
| 2.4.2 GARCH模型 | 第18页 |
| 2.4.3 AR-GARCH模型 | 第18-19页 |
| 2.4.4 条件异方差性检验 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 时间序列模型的异常点检测 | 第21-28页 |
| 3.1 时间序列中的异常点 | 第21-22页 |
| 3.1.1 异常点的含义及产生原因 | 第21页 |
| 3.1.2 异常点的分类 | 第21-22页 |
| 3.2 ARMA模型的异常点 | 第22-25页 |
| 3.3 GARCH模型的异常点 | 第25-27页 |
| 3.3.1 GARCH的异常点挖掘方法 | 第25-26页 |
| 3.3.2 GARCH模型异常点挖掘的步骤 | 第26-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 对上证指数拟合时间序列模型 | 第28-34页 |
| 4.1 样本的选取 | 第28-29页 |
| 4.2 时间序列数据的预处理 | 第29-31页 |
| 4.2.1 平稳性检验 | 第29-30页 |
| 4.2.2 白噪声检验 | 第30-31页 |
| 4.3 对数收益率 | 第31-32页 |
| 4.3.1 平稳性检验 | 第31-32页 |
| 4.3.2 白噪声检验 | 第32页 |
| 4.4 拟合GA RCH模型 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 上证指数序列的异常点挖掘 | 第34-43页 |
| 5.1 异常点挖掘 | 第34-35页 |
| 5.2 异常点经济学意义 | 第35页 |
| 5.3 异常点影响分析 | 第35-37页 |
| 5.4 修正序列的模型预测结果 | 第37-38页 |
| 5.5 上证指数短期走势的定性分析 | 第38-42页 |
| 5.5.1 中国宏观经济 | 第38-39页 |
| 5.5.2 货币政策 | 第39-40页 |
| 5.5.3 近期房地产调控政策 | 第40页 |
| 5.5.4 人民币贬值的压力 | 第40-41页 |
| 5.5.5 股指期货的影响 | 第41页 |
| 5.5.6 海外因素影响 | 第41-42页 |
| 5.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
