中国股市收益率及其波动的长期记忆性研究
| 第一章 股市收益率及其波动性特征 | 第1-15页 |
| 第一节 共同特征 | 第10-13页 |
| 一、分布高峰厚尾性 | 第10-11页 |
| 二、波动集群性和过度波动性 | 第11页 |
| 三、信息与波动率非对称性 | 第11-13页 |
| 第二节 长期记忆性特征 | 第13-15页 |
| 第二章 研究股市记忆性特征的基本模型 | 第15-30页 |
| 第一节 ARMA模型 | 第15-16页 |
| 第二节 ARFIMA模型 | 第16-20页 |
| 一、ARFIMA模型定义 | 第16-17页 |
| 二、ARFIMA模型的性质 | 第17页 |
| 三、模型应用和参数估计 | 第17-20页 |
| 第三节 ARCH模型 | 第20-22页 |
| 第四节 GARCH模型 | 第22-25页 |
| 一、GARCH模型的形式 | 第22-23页 |
| 二、GARCH模型的性质及扩展 | 第23-24页 |
| 三、IGARCH模型 | 第24-25页 |
| 第五节 模型的修正 | 第25-30页 |
| 一、分布问题研究 | 第25-26页 |
| 二、混合正态及EM估计 | 第26-28页 |
| 三、修正模型 | 第28-30页 |
| 第三章 收益率及其波动长期记忆性的理论研究 | 第30-39页 |
| 第一节 国内外研究综述 | 第30-32页 |
| 一、国外的研究综述 | 第30-31页 |
| 二、国内的研究综述 | 第31-32页 |
| 第二节 长期记忆性的数学定义 | 第32-34页 |
| 一、自相关函数法 | 第32-33页 |
| 二、谱函数法 | 第33-34页 |
| 第三节 长期记忆性的研究方法 | 第34-39页 |
| 一、自相关系数法 | 第34页 |
| 二、传统的R/S分析法 | 第34-35页 |
| 三、修正的R/S分析法 | 第35-36页 |
| 四、GPH谱回归分析法 | 第36-39页 |
| 第四章 收益率及其波动长期记忆性的实证研究 | 第39-58页 |
| 第一节 数据来源及其初步处理 | 第39-44页 |
| 一、数据来源 | 第39页 |
| 二、数据分析工具 | 第39页 |
| 三、数据的初步处理 | 第39页 |
| 四、收益率序列的基本统计特征 | 第39-42页 |
| 五、序列异方差性检验 | 第42-44页 |
| 第二节 估计结果 | 第44-45页 |
| 第三节 长期记忆性的自相关函数法研究 | 第45-49页 |
| 第四节 长期记忆性的R/S研究 | 第49-51页 |
| 一、收益率序列长期记忆性的R/S研究 | 第49-50页 |
| 二、方差序列长期记忆性的R/S研究 | 第50-51页 |
| 第五节 长期记忆性的GPH研究 | 第51-55页 |
| 一、收益率序列的长期记忆性的GPH检验 | 第52-53页 |
| 二、标准差的长期记忆性的GPH检验 | 第53-54页 |
| 三、波动方差的长期记忆性的GPH检验 | 第54-55页 |
| 第六节 长期记忆性的实证研究结论 | 第55-58页 |
| 一、收益率序列的长期记忆性研究结论 | 第55-56页 |
| 二、波动的长期记忆性研究结论 | 第56-58页 |
| 第五章 总结和不足 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 后记 | 第63-64页 |
