| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 移动假日的识别方面 | 第10-11页 |
| 1.2.2 在季节调整中的应用方面 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 移动假日效应相关理论和方法 | 第13-21页 |
| 2.1 移动假日效应的识别及效应期的确定 | 第13-18页 |
| 2.1.1 趋势性检验及消除 | 第13-14页 |
| 2.1.2 移动假日效应的识别 | 第14页 |
| 2.1.3 移动假日效应的识别 | 第14-15页 |
| 2.1.4 GARCH模型 | 第15-17页 |
| 2.1.5 移动假日效应影响模式 | 第17-18页 |
| 2.2 对经济序列进行预测分析 | 第18-19页 |
| 2.2.1 TSCI方法预测 | 第18页 |
| 2.2.2 本文预测方法 | 第18-19页 |
| 2.3 移动假日的季节调整 | 第19-21页 |
| 2.3.1 X-12-ARIMA季节调整方法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 TRAMO/SEATS法季节调整方法 | 第20-21页 |
| 第三章 KIFA中“七夕效应”分析 | 第21-37页 |
| 3.1 KIFA中“七夕效应”识别 | 第22-24页 |
| 3.1.1 “七夕效应”识别 | 第22-24页 |
| 3.1.2 平稳性检验 | 第24页 |
| 3.2 KIFA中“七夕效应”周期的确定 | 第24-27页 |
| 3.3 KIFA中“七夕效应”GARCH模型的检验 | 第27-31页 |
| 3.3.1 波动聚集性分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 平稳性检验 | 第28-29页 |
| 3.3.3 正态性检验 | 第29-30页 |
| 3.3.4 自相关检验 | 第30页 |
| 3.3.5 ARCH效应检验 | 第30-31页 |
| 3.4 KIFA中“七夕效应”的GARCH模型分析 | 第31-36页 |
| 3.4.1 “七夕效应”的分析 | 第31-34页 |
| 3.4.2 “七夕效应”周期的分析 | 第34-36页 |
| 3.5 KIFA中“七夕效应”效应影响模式 | 第36-37页 |
| 第四章 KIFA中“春节效应”分析 | 第37-45页 |
| 4.1 春节和情人节时间间隔大时的效应识别 | 第38-41页 |
| 4.2 春节和情人节时间间隔小时的效应识别 | 第41-43页 |
| 4.3 春节和情人节重合时的效应识别 | 第43-45页 |
| 第五章 移动假日效应的预测分析和调整研究 | 第45-57页 |
| 5.1 移动假日效应的预测分析 | 第45-53页 |
| 5.2 移动假日效应调整及效果分析 | 第53-57页 |
| 5.2.1 移动假日效应的调整研究 | 第54页 |
| 5.2.2 移动假日效应调整的效果分析 | 第54-57页 |
| 第六章 研究总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 研究总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文目录 | 第65页 |