| 第一章 绪论 | 第1-12页 |
| ·论文研究背景 | 第7-11页 |
| ·论文的基本结构和创新点 | 第11-12页 |
| 第二章 长记忆和持续性等概念介绍 | 第12-24页 |
| ·长记忆的定义 | 第12-13页 |
| ·持续性的定义及其与长记忆关系 | 第13-19页 |
| ·几种长记忆时间序列模型 | 第19-21页 |
| ·单整与单位根 | 第21-24页 |
| 第三章 自回归移动平均类模型和连续时间模型的长记忆性 | 第24-45页 |
| ·自回归移动平均时间序列三种基本模型介绍 | 第24-26页 |
| ·ARFIMA 模型参数估计的 Bayesian 方法 | 第26-30页 |
| ·连续时间模型的长记忆性 | 第30-43页 |
| ·FRACIMA 模型与 ARFIMA 模型比较 | 第43-45页 |
| 第四章 自回归条件异方差类模型持续性 | 第45-70页 |
| ·线性自回归条件异方差(LARCH)模型 | 第45-50页 |
| ·其他自回归条件异方差模型 | 第50-51页 |
| ·广义自回归条件异方差(GARCH)模型 | 第51-59页 |
| ·ARCH 模型族的检验 | 第59-60页 |
| ·向量自回归条件异方差类模型 | 第60-63页 |
| ·ARCH 类模型持续性研究 | 第63-70页 |
| 第五章 随机波动模型的持续性 | 第70-87页 |
| ·随机波动模型种类介绍 | 第70-75页 |
| ·SV 模型检验和参数估计方法介绍 | 第75-80页 |
| ·SV 模型的记忆性和持续性 | 第80-87页 |
| 第六章 分形市场理论与分形市场分析 | 第87-106页 |
| ·引言 | 第87-89页 |
| ·分形市场假说(FMH) | 第89-91页 |
| ·分形分布和R/S 分析 | 第91-93页 |
| ·分数布朗运动 | 第93-96页 |
| ·条件指数依赖(CED)模型 | 第96-99页 |
| ·分形市场动力学(FMD)模型 | 第99-106页 |
| 第七章 实证研究 | 第106-118页 |
| ·金融市场记忆实证分析 | 第106-108页 |
| ·时间序列的持续性实证研究 | 第108-111页 |
| ·金融市场R/S 分析实证研究 | 第111-118页 |
| 参考文献 | 第118-125页 |
| 完成论文情况 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126页 |