| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 1 引论 | 第7-10页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 本文主要内容和创新点 | 第8-10页 |
| 2 长记忆和ARFIMA建模 | 第10-13页 |
| 2.1 平稳性 | 第10页 |
| 2.2 长记忆 | 第10-11页 |
| 2.3 AFIRMA(p,d,q)形式的过程 | 第11-13页 |
| 2.3.1 ARMA过程 | 第11-12页 |
| 2.3.2 ARIMA(p,d,q)过程 | 第12页 |
| 2.3.3 ARFIMA(p,d,q)过程 | 第12-13页 |
| 3 长记忆参数估计与bootstrap抽样 | 第13-19页 |
| 3.1 长记忆参数估计 | 第13-17页 |
| 3.1.1 GPH方法 | 第13-15页 |
| 3.1.2 R/S方法 | 第15-16页 |
| 3.1.3 方差图(Variance Plots)方法 | 第16-17页 |
| 3.2 在长记忆下的Block Bootstrap方法 | 第17-19页 |
| 4 Monte Carlo实验 | 第19-22页 |
| 4.1 对实验模型的选择 | 第19页 |
| 4.2 对估计方法的选择 | 第19页 |
| 4.3 实验结果 | 第19-22页 |
| 5 国内外黄金市场长记忆分析 | 第22-25页 |
| 5.1 沪金与伦敦金介绍 | 第22-23页 |
| 5.2 估计方法 | 第23页 |
| 5.3 结果分析 | 第23-25页 |
| 6 总结与展望 | 第25-27页 |
| 6.1 内容总结 | 第25页 |
| 6.2 未来展望 | 第25-27页 |
| 参考文献 | 第27-30页 |
| 致谢 | 第30-31页 |