中国股市高频数据的波动性研究--来自HS300指数的实证
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题的背景及意义 | 第10-12页 |
| ·选题的背景 | 第10-11页 |
| ·选题的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外文献综述 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的创新之处 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 高频金融时间序列数据的特征分析 | 第17-26页 |
| ·高频时间序列的数据特征 | 第17-19页 |
| ·我国股市的基本统计特征和日内波动效应 | 第19-23页 |
| ·基本统计量 | 第19-20页 |
| ·中国股指日内不同频率数据的基本统计分析 | 第20-22页 |
| ·中国股指收益率波动的日内模式 | 第22-23页 |
| ·波动性的定义和计量 | 第23-25页 |
| ·波动性的定义 | 第23-24页 |
| ·波动性的计量 | 第24-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第三章 等间隔高频数据波动性的建模及实证分析 | 第26-40页 |
| ·ARCH 类模型簇 | 第26-30页 |
| ·ARCH 模型 | 第27页 |
| ·GARCH 模型 | 第27-28页 |
| ·GARCH--M 模型 | 第28页 |
| ·非对称的 ARCH 模型 | 第28-30页 |
| ·实证分析 | 第30-38页 |
| ·样本的选择及数据的处理 | 第30页 |
| ·数据的分析 | 第30-33页 |
| ·建立模型 | 第33-36页 |
| ·实证结果分析 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 超高频数据持续期的建模及实证分析 | 第40-55页 |
| ·ACD 模型产生的背景 | 第40-41页 |
| ·ACD 模型 | 第41-49页 |
| ·条件密度过程 | 第41-42页 |
| ·标准 ACD 模型 | 第42-44页 |
| ·ACD 模型的类别 | 第44-46页 |
| ·ACD 模型的进一步扩展 | 第46-49页 |
| ·ACD 类模型对持续期的实证研究 | 第49-54页 |
| ·数据的处理与分析 | 第49-51页 |
| ·ACD 类模型的实证研究 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·不足与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
