| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 股票每日最高最低价的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 股价的长记忆特征与分数维协整的研究成果 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容及框架 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 主要创新 | 第19-20页 |
| 第2章 股票价格的波动及其特征 | 第20-31页 |
| 2.1 股价波动率反映的信息及其度量 | 第20-22页 |
| 2.2 股价波动的特征——长记忆性 | 第22-27页 |
| 2.2.1 长记忆性的提出及其定义 | 第22-24页 |
| 2.2.2 长记忆性的存在性检验 | 第24-26页 |
| 2.2.3 长记忆模型的参数估计 | 第26-27页 |
| 2.3 股票的最高价与最低价及其可预测性 | 第27-31页 |
| 2.3.1 股票的四种价格形式及其应用 | 第27-29页 |
| 2.3.2 股票最高价和最低价的可预测性 | 第29-31页 |
| 第3章 长记忆特征下股票每日最高最低价的预测 | 第31-42页 |
| 3.1 整数维协整及其存在的缺陷 | 第31-36页 |
| 3.1.1 协整理论概述 | 第31-34页 |
| 3.1.2 基于整数维协整的股价预测模型——VECM | 第34-35页 |
| 3.1.3 整数维协整存在的缺陷 | 第35-36页 |
| 3.2 分数维协整及其检验方法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 分数维协整概念的提出 | 第37-38页 |
| 3.2.2 分数维协整检验 | 第38-40页 |
| 3.3 基于分数维协整的股价预测模型——FCVAR模型 | 第40-42页 |
| 第4章 我国股票每日最高最低价预测的实证 | 第42-53页 |
| 4.1 序列特征的初步分析 | 第42-45页 |
| 4.1.1 数据的选取与描述 | 第42-44页 |
| 4.1.2 描述性统计分析 | 第44-45页 |
| 4.2 序列的长记忆性分析 | 第45-47页 |
| 4.2.1 平稳性检验 | 第45-46页 |
| 4.2.2 长记忆性检验 | 第46-47页 |
| 4.3 序列的分数维协整检验 | 第47-49页 |
| 4.3.1 单整阶数相等性的检验 | 第47-48页 |
| 4.3.2 N-S协整秩检验 | 第48页 |
| 4.3.3 J-N协整秩检验 | 第48-49页 |
| 4.4 股票每日最高最低价的估计与预测 | 第49-53页 |
| 4.4.1 基于FCVAR模型的估计及结果分析 | 第49-50页 |
| 4.4.2 基于VECM的估计及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 基于两种模型的预测及评价 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
