| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 问题的提出 | 第7-8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第9-11页 |
| 1.4 文献综述及评价 | 第11-14页 |
| 1.5 本文主要内容和逻辑结构 | 第14-15页 |
| 1.6 研究的创新点与存在的不足 | 第15-17页 |
| 2 同业拆借市场概述 | 第17-23页 |
| 2.1 同业拆借市场基本概念 | 第17-18页 |
| 2.2 同业拆借利率的重要意义 | 第18-19页 |
| 2.3 国际上主要的同业拆借利率及其形成机制 | 第19-20页 |
| 2.4 国内主要的同业拆借利率及其形成机制 | 第20-23页 |
| 3 实证分析方法理论基础 | 第23-30页 |
| 3.1 协整与误差修正模型 | 第23-25页 |
| 3.2 经验模态分解（EMD）理论 | 第25-27页 |
| 3.3 Elman神经网络模型 | 第27-30页 |
| 4 SHIBOR与LIBOR联动关系实证分析 | 第30-35页 |
| 4.1 数据说明及基本统计分析 | 第30页 |
| 4.2 SHIBOR与LIBOR样本数据单位根检验 | 第30-31页 |
| 4.3 SHIBOR与LIBOR样本数据协整关系检验 | 第31-32页 |
| 4.4 误差修正模型 | 第32-33页 |
| 4.5 格兰杰因果检验 | 第33-35页 |
| 5 SHIBOR与LIBOR多尺度对比分析 | 第35-40页 |
| 5.1 IMF和趋势项 | 第35-36页 |
| 5.2 IMF重构 | 第36-38页 |
| 5.3 结果分析 | 第38-40页 |
| 6 基于Elman神经网络的SHIBOR短期预测 | 第40-46页 |
| 6.1 SHIBOR基于Elman神经网络直接预测 | 第40-43页 |
| 6.2 EMD分解项基于Elman神经网络间接预测 | 第43-45页 |
| 6.3 模型预测效果分析 | 第45-46页 |
| 7 结论及政策建议 | 第46-48页 |
| 7.1 研究结论 | 第46-47页 |
| 7.2 政策建议 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
