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基于Chebyshev多项式的时变协整在金融市场的统计套利分析

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 研究内容和结构安排第12-13页
    1.4 主要创新点第13-14页
第2章 协整过程的表示形式第14-20页
    2.1 误差修正形式第14-15页
    2.2 三角表示形式第15-16页
    2.3 同趋势表示形式第16-17页
    2.4 频域中的表示形式第17-20页
第3章 标准协整的参数估计和渐近分布第20-36页
    3.1 协整参数的最小二乘估计方法第20-23页
    3.2 协整向量估计的E-G两步法第23-24页
    3.3 协整向量的菲利普斯估计方法第24-26页
    3.4 估计量的渐近分布第26-36页
第4章 标准协整和时变协整模型的表示第36-43页
    4.1 标准协整第36-39页
    4.2 模型化时变系数及时变协整模型的表示第39-41页
        4.2.1 Chebyshev 时间多项式第39-40页
        4.2.2 时变ECM模型第40页
        4.2.3 通过 Chebyshev 时间多项式建立时变协整模型第40-41页
    4.3 协整的检验第41-43页
        4.3.1 极大似然估计和LR检验第41-42页
        4.3.2 由时变协整向量(?)检测变点时刻第42-43页
第5章 不同金融市场的统计套利实证分析第43-60页
    5.1 时变协整模型在股票市场券商板块中的应用第43-48页
        5.1.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻第43-45页
        5.1.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型第45-46页
        5.1.3 运用样本外日数据进行统计套利分析第46-48页
    5.2 时变协整模型在股票市场旅游板块中的应用第48-51页
        5.2.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻第48-49页
        5.2.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型第49-50页
        5.2.3 运用样本外日数据进行统计套利分析第50-51页
    5.3 时变协整模型在外汇市场上的统计套利实证分析第51-55页
        5.3.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻第51-52页
        5.3.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型第52-54页
        5.3.3 运用样本外日数据进行统计套利分析第54-55页
    5.4 时变协整模型在股指期货套利上的实证分析第55-60页
        5.4.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻第55-56页
        5.4.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型第56-58页
        5.4.3 运用样本外高频数据进行统计套利分析第58-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 研究总结第60页
    6.2 本文研究的不足和展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-66页
攻读硕士期间发表的论文第66页

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