相依数据下协变量调整回归模型及其在金融时间序列中的应用
| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-20页 |
| 第一章 序言 | 第20-35页 |
| ·随机变量的独立性与相依性 | 第20-22页 |
| ·时间序列 | 第22页 |
| ·统计模型简介 | 第22-28页 |
| ·参数回归模型 | 第22-23页 |
| ·变系数回归模型 | 第23-24页 |
| ·非参数回归模型 | 第24页 |
| ·函数的非参数估计方法 | 第24-27页 |
| ·窗宽的选择 | 第27-28页 |
| ·协变量调整模型 | 第28-33页 |
| ·稀疏信号检测 | 第33-35页 |
| 第二章 相依数据下协变量调整参数回归模型 | 第35-56页 |
| ·独立同分布场合的协变量调整模型 | 第35-37页 |
| ·相依数据场合的协变量调整模型 | 第37-39页 |
| ·渐近性质 | 第39页 |
| ·拟合优度检验 | 第39-40页 |
| ·应用与模拟 | 第40-44页 |
| ·模拟计算 | 第40-43页 |
| ·在金融数据中的应用 | 第43-44页 |
| ·主要结果的证明 | 第44-52页 |
| ·附录 | 第52-56页 |
| 第三章 相依数据下协变量调整非参数回归模型 | 第56-70页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·模型和估计 | 第57-58页 |
| ·渐近性质 | 第58-60页 |
| ·数值计算 | 第60-65页 |
| ·模拟计算 | 第60-62页 |
| ·在金融数据中的应用 | 第62-65页 |
| ·结论证明 | 第65-70页 |
| 第四章 基于局部LRS方法的稀疏信号片段检测 | 第70-79页 |
| ·引言 | 第70-71页 |
| ·局部LRS方法 | 第71-73页 |
| ·渐近性质 | 第73-74页 |
| ·模拟计算 | 第74-77页 |
| ·结束语 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-89页 |
| 作者简介 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90-91页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第91页 |
