| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 量价关系研究文献综述 | 第13-19页 |
| 1.2.1 量价关系理论研究 | 第13-15页 |
| 1.2.2 量价关系实证研究 | 第15-19页 |
| 1.2.3 总体评价 | 第19页 |
| 1.3 研究框架和研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 创新点 | 第20-21页 |
| 第2章 证券市场交易行为研究 | 第21-25页 |
| 2.1 证券市场微观结构理论 | 第21-22页 |
| 2.1.1 市场微观结构的定义 | 第21页 |
| 2.1.2 证券市场微观结构理论发展 | 第21-22页 |
| 2.2 证券市场交易行为研究 | 第22页 |
| 2.3 证券市场基本统计量 | 第22-24页 |
| 2.3.1 交易规模 | 第23页 |
| 2.3.2 交易频率 | 第23页 |
| 2.3.3 收益率 | 第23-24页 |
| 2.4 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 证券市场金融高频数据研究 | 第25-31页 |
| 3.1 金融高频数据的定义 | 第25-26页 |
| 3.2 金融高频数据的基本特征 | 第26-28页 |
| 3.2.1 本原特征 | 第26-27页 |
| 3.2.2 统计特征 | 第27-28页 |
| 3.3 基于金融高频数据的模型研究 | 第28-30页 |
| 3.3.1 日历效应模型 | 第28页 |
| 3.3.2 随机时间效应模型 | 第28页 |
| 3.3.3 已实现波动率模型 | 第28-29页 |
| 3.3.4 GARCH模型 | 第29页 |
| 3.3.5 研究模型的选择 | 第29-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于GARCH模型的交易规模与交易频率对收益率研究 | 第31-51页 |
| 4.1 数据的选取与处理 | 第31-33页 |
| 4.2 GARCH模型介绍 | 第33-34页 |
| 4.3 建模前相关检验 | 第34-42页 |
| 4.3.1 收益率序列的基本统计特征分析 | 第35-37页 |
| 4.3.2 收益率序列平稳性检验 | 第37-42页 |
| 4.4 研究模型构建 | 第42-43页 |
| 4.5 GARCH模型应用及结果分析 | 第43-50页 |
| 4.6 小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于高频数据的交易规模、交易频率与收益率因果研究 | 第51-59页 |
| 5.1 Granger因果检验模型 | 第51-52页 |
| 5.1.1 因果关系理论 | 第51-52页 |
| 5.1.2 Granger因果关系理论 | 第52页 |
| 5.1.3 Granger因果关系检验方法 | 第52页 |
| 5.2 分析步骤 | 第52-58页 |
| 5.2.1 平稳性检验 | 第52页 |
| 5.2.2 Granger因果模型应用与结果 | 第52-58页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第58页 |
| 5.3 小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-69页 |
| 附录A 高频分时数据采集程序 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72页 |