| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| ·本文的研究意义及目的 | 第8-9页 |
| ·文献综述 | 第9-13页 |
| ·本文的组织结构和主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文的创新点与不足 | 第14-15页 |
| 2 ARCH 模型及其参数估计方法的介绍 | 第15-24页 |
| ·ARCH 模型的形式 | 第15-16页 |
| ·ARCH 模型的其他扩展形式及 ARCH-LM 检验 | 第16-18页 |
| ·ARCH 模型的其他扩展形式 | 第16-17页 |
| ·ARCH-LM 检验 | 第17-18页 |
| ·ARCH 模型的参数估计理论 | 第18-24页 |
| ·极大似然估计的原理 | 第19-20页 |
| ·ARCH 模型的极大似然估计 | 第20-21页 |
| ·对数似然函数的寻优方法 | 第21-23页 |
| ·ARCH 模型极大似然估计方法的不足 | 第23-24页 |
| 3. ARCH 模型的极大似然估计方法的改进 | 第24-29页 |
| ·VG 分布 | 第24-25页 |
| ·VG 分布下的 ARCH 模型的参数估计 | 第25-29页 |
| ·遗传算法 | 第26-28页 |
| ·VG 分布下 ARCH 模型参数极大似然估计的遗传算法寻优 | 第28-29页 |
| 4 数值试验 | 第29-41页 |
| ·蒙特卡罗模拟和方差缩减技术 | 第29-33页 |
| ·蒙特卡罗模拟 | 第29-30页 |
| ·方差缩减技术 | 第30-33页 |
| ·给定分布的随机数的生成 | 第33-34页 |
| ·数据模拟与参数求解与检验 | 第34-41页 |
| 5 实证分析 | 第41-45页 |
| ·数据的选取与建模 | 第41-43页 |
| ·模型的求解和结果的比较 | 第43-45页 |
| 6 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 附录 | 第49-53页 |
| 后记 | 第53页 |