| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| ·GARCH模型的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·GARCH模型国外研究现状 | 第9页 |
| ·GARCH模型国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·非参数回归模型国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·小波理论在时间序列中的应用 | 第14-15页 |
| ·本文的研究目的和内容安排 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 2 预备知识 | 第17-29页 |
| ·ARCH类模型基本理论 | 第17-19页 |
| ·ARCH模型 | 第17页 |
| ·GARCH模型 | 第17-18页 |
| ·EGARCH模型 | 第18-19页 |
| ·非参数模型基本理论 | 第19-21页 |
| ·非参数自回归模型 | 第19页 |
| ·非参数自回归模型的估计方法 | 第19-21页 |
| ·小波分析理论 | 第21-25页 |
| ·小波变换 | 第21-22页 |
| ·常用小波函数 | 第22-23页 |
| ·小波多分辨分析 | 第23-24页 |
| ·小波Mallat算法 | 第24-25页 |
| ·时间序列的平稳性检验和预处理 | 第25-28页 |
| ·时间序列的平稳性检验 | 第25-27页 |
| ·平稳化处理 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 3 ARCH类模型 | 第29-39页 |
| ·ARCH模型及AR(2)-GARCH(1,1)模型的建模过程 | 第29-30页 |
| ·实证研究 | 第30-38页 |
| ·平稳性检验和平稳化处理 | 第31-32页 |
| ·收益率数据的统计特征 | 第32页 |
| ·建立AR模型并对建立模型后的残差序列进行异方差性检验 | 第32-34页 |
| ·建立GARCH模型 | 第34-35页 |
| ·建立EGARCH模型 | 第35-36页 |
| ·拟合分析 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 基于多项式样条估计的NARCH模型 | 第39-48页 |
| ·多项式样条估计及NARCH模型的建立过程 | 第39-42页 |
| ·非参数自回归模型的多项式样条估计 | 第39-40页 |
| ·NARCH模型的建立过程 | 第40-42页 |
| ·实证研究 | 第42-47页 |
| ·样本选取与数据说明 | 第42页 |
| ·数据预处理及检验结果 | 第42-43页 |
| ·多项式样条估计滞后阶数与节点选取 | 第43-46页 |
| ·模型拟合与预测分析 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 基于小波多分辨分析的NARCH模型 | 第48-61页 |
| ·小波多分辨分析及NARCH模型的建立 | 第48-49页 |
| ·实证研究 | 第49-56页 |
| ·样本选取与数据说明 | 第50页 |
| ·建立基于多项式样条估计的非参数回归模型简述 | 第50-51页 |
| ·小波多分辨分析对数据的预处理 | 第51-52页 |
| ·建立基于多项式样条估计的非参数自回归模型 | 第52-54页 |
| ·模型预测分析 | 第54-56页 |
| ·结果比较 | 第56-60页 |
| ·两种模型拟合效果对比分析 | 第56-58页 |
| ·两种模型预测效果对比分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 结论 | 第61-63页 |
| ·本文主要研究结果 | 第61页 |
| ·有待进一步完善的问题 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69-76页 |
| Ⅰ 本文所用数据 | 第69-76页 |
| Ⅱ 本人在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |