基于小波的交叉上市券商AH溢价异常点检测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| §1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| §1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| §1.3 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| §1.4 本文主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 时间序列模型 | 第14-19页 |
| §2.1 时间序列性质 | 第14页 |
| §2.2 时间序列常见模型 | 第14-17页 |
| 2.2.1 自回归模型 | 第15页 |
| 2.2.2 移动平均模型 | 第15页 |
| 2.2.3 ARMA模型 | 第15-16页 |
| 2.2.4 ARIMA模型 | 第16-17页 |
| §2.3 时间序列模型的建立步骤 | 第17-19页 |
| 第三章 异常点检测 | 第19-22页 |
| §3.1 异常点介绍 | 第19-20页 |
| §3.2 常用异常点检测方法 | 第20-22页 |
| 3.2.1 基于统计学方法 | 第20页 |
| 3.2.2 基于距离的方法 | 第20页 |
| 3.2.3 基于密度的方法 | 第20-21页 |
| 3.2.4 基于偏差的方法 | 第21页 |
| 3.2.5 基于分类的方法 | 第21-22页 |
| 第四章 基于小波的异常点检测方法 | 第22-32页 |
| §4.1 小波变换 | 第22-30页 |
| 4.1.1 小波变换的发展 | 第22-23页 |
| 4.1.2 傅里叶变换与小波变换比较 | 第23-24页 |
| 4.1.3 小波定义 | 第24-27页 |
| 4.1.4 常见的小波函数 | 第27-30页 |
| §4.2 时间序列异常点检测方法 | 第30-32页 |
| 4.2.1 ARIMA模型的异常点描述 | 第30-31页 |
| 4.2.2 检验步骤 | 第31-32页 |
| 第五章 实证分析 | 第32-43页 |
| §5.1 AH溢价的产生 | 第32页 |
| §5.2 AH溢价研究目的 | 第32-33页 |
| §5.3 AH溢价影响因素 | 第33-36页 |
| 5.3.1 传统理论 | 第33-34页 |
| 5.3.2 内部原因 | 第34-35页 |
| 5.3.3 外部原因 | 第35-36页 |
| §5.4 中信证券AH溢价异常点检验 | 第36-39页 |
| §5.5 海通证券AH溢价异常点检验 | 第39-43页 |
| 第六章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-46页 |
