| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 插图索引 | 第14-15页 |
| 附表插图 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-23页 |
| ·选题背景与意义 | 第16-17页 |
| ·选题背景 | 第16-17页 |
| ·选题意义 | 第17页 |
| ·课题来源 | 第17页 |
| ·理论基础与文献回顾 | 第17-20页 |
| ·汇率与汇率时间序列 | 第17-18页 |
| ·汇率变量的非线性研究 | 第18-19页 |
| ·汇率变量的组合预测研究 | 第19-20页 |
| ·研究思路与研究内容 | 第20-23页 |
| ·研究思路 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20-23页 |
| 第2章 金融市场的非线性研究范式 | 第23-32页 |
| ·传统的金融市场线性分析 | 第23-24页 |
| ·理性投资人假设 | 第23页 |
| ·有效市场假说 | 第23-24页 |
| ·随机游动 | 第24页 |
| ·现代金融市场的非线性分析 | 第24-25页 |
| ·线性研究范式面临的挑战 | 第24-25页 |
| ·非线性研究范式发展的必然 | 第25页 |
| ·基于混沌动力系统的金融时间序列分析与应用 | 第25-29页 |
| ·混沌理论的提出 | 第26页 |
| ·混沌理论在金融市场的应用 | 第26-29页 |
| ·基于分形理论的金融时间序列分析与应用 | 第29-30页 |
| ·分形理论的提出 | 第29页 |
| ·分形理论在金融市场的应用 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 基于异质预期视角的汇率决定研究 | 第32-44页 |
| ·异质预期假说 | 第32-33页 |
| ·基于基本因素分析的汇率决定理论 | 第33-37页 |
| ·基于商品市场法的汇率决定理论 | 第33-34页 |
| ·基于资产市场法的汇率决定理论 | 第34-36页 |
| ·汇率决定的新闻模型 | 第36-37页 |
| ·汇率决定的微观结构方法 | 第37页 |
| ·基于技术分析方法的汇率决定理论 | 第37-40页 |
| ·自回归移动平均模型(ARMA(p, q)) | 第37-38页 |
| ·自回归条件异方差模型(ARCH 族模型) | 第38-39页 |
| ·制度转换模型 | 第39-40页 |
| ·神经网络模型 | 第40页 |
| ·基于异质预期分析的汇率决定理论 | 第40-43页 |
| ·汇率决定的投机泡沫理论 | 第41-42页 |
| ·汇率决定的混沌货币模型 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 汇率时间序列的非线性依赖性及其来源分析 | 第44-56页 |
| ·时间序列中的非线性依赖结构 | 第44-45页 |
| ·BDS 统计检验方法 | 第45-46页 |
| ·时间序列非线性依赖特征的实证检验 | 第46-55页 |
| ·数据说明及预处理 | 第46页 |
| ·数据检验 | 第46-48页 |
| ·检验参数的选择范围 | 第48页 |
| ·BDS 统计检验的实证分析 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 汇率时间序列的长记忆特征分析 | 第56-69页 |
| ·时间序列中的长记忆性 | 第56页 |
| ·长记忆性时间序列分析方法 | 第56-62页 |
| ·经典重标极差分析法 | 第57-59页 |
| ·修正的R/S 分析法 | 第59-60页 |
| ·对数周期图法 | 第60-61页 |
| ·高斯半参数估计法 | 第61页 |
| ·似然估计方法 | 第61-62页 |
| ·长记忆时间序列模型(ARFIMA模型) | 第62-63页 |
| ·时间序列长记忆特征的实证研究 | 第63-67页 |
| ·数据说明及预处理 | 第63页 |
| ·描述性统计及正态性检验 | 第63-64页 |
| ·汇率序列的R/S 分析 | 第64-66页 |
| ·半参数方法对长记忆参数d 的实证研究 | 第66-67页 |
| ·实证结果的比较分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第6章 汇率时间序列的混沌动力学特征分析 | 第69-81页 |
| ·混沌及其基本特征 | 第69-70页 |
| ·混沌动力学特征分析方法 | 第70-74页 |
| ·混沌动力学特征的数值分析方法 | 第71-74页 |
| ·混沌动力学特征的解析分析方法 | 第74页 |
| ·相空间重构技术 | 第74-76页 |
| ·相空间重构技术的定义 | 第74-75页 |
| ·重构参数的选择 | 第75-76页 |
| ·时间序列混沌动力学特征的实证研究 | 第76-80页 |
| ·数据说明及预处理 | 第76页 |
| ·参数选择 | 第76-78页 |
| ·相空间图分析 | 第78-80页 |
| ·特征指数的分析 | 第80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第7章 汇率时间序列多重分形特征分析 | 第81-90页 |
| ·分形的定义及基本特征 | 第81页 |
| ·分形时间序列 | 第81-82页 |
| ·多重分形理论 | 第82-84页 |
| ·金融时间序列多重分形特征的判定 | 第83页 |
| ·金融时间序列多重分形特征的描述 | 第83-84页 |
| ·资产收益的多重分形模型(MMAR) | 第84-85页 |
| ·时间序列多重分形特征的实证研究 | 第85-88页 |
| ·数据说明及预处理 | 第85页 |
| ·配分函数分布图分析 | 第85-87页 |
| ·多重分形谱分析 | 第87-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 第8章 基于动态组合预测模型的汇率时序预测研究 | 第90-101页 |
| ·汇率时间序列的预测研究 | 第90页 |
| ·混沌时间序列的预测研究方法 | 第90-93页 |
| ·基于径向基函数的神经网络预测方法 | 第91-92页 |
| ·基于 Lyapunov 指数的混沌时间序列预测方法 | 第92页 |
| ·基于Volterral 级数的自适应预测方法 | 第92-93页 |
| ·混沌时间序列的组合预测方法 | 第93页 |
| ·基于混沌理论的汇率时序组合预测模型的构建 | 第93-97页 |
| ·预测性能指标 | 第94页 |
| ·模型预测性能的显著性检验 | 第94-95页 |
| ·动态组合预测模型的构建步骤 | 第95-97页 |
| ·动态组合预测模型的实证检验 | 第97-99页 |
| ·实证数据说明 | 第97页 |
| ·预测性能比较分析 | 第97-99页 |
| ·显著性检验 | 第99页 |
| ·本章小结 | 第99-101页 |
| 结论 | 第101-104页 |
| 参考文献 | 第104-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 附录A 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第116-117页 |
| 附录B 主要的计算机程序 | 第117-124页 |