| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要内容和贡献 | 第12-14页 |
| 第2章 预备知识 | 第14-21页 |
| 2.1 ARMA(p,q)-GARCH(p,q)模型 | 第14-15页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型原理和算法 | 第15-19页 |
| 2.2.1 马尔科夫链 | 第15-16页 |
| 2.2.2 隐马尔科夫模型 | 第16页 |
| 2.2.3 前向算法 | 第16-17页 |
| 2.2.4 后向算法 | 第17-18页 |
| 2.2.5 算法 | 第18-19页 |
| 2.3 体制转换模型 | 第19-20页 |
| 2.4 VaR模型 | 第20-21页 |
| 第3章 利用隐马尔科夫体制转换模型改进噪声序列 | 第21-25页 |
| 3.1 隐马尔科夫体制转换模型密度函数改进 | 第21-22页 |
| 3.2 转移矩阵的估计 | 第22-24页 |
| 3.3 自回归系数估计 | 第24-25页 |
| 第4章 实证分析 | 第25-34页 |
| 4.1 数据预处理 | 第25-28页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第25页 |
| 4.1.2 数据的基本特性 | 第25-26页 |
| 4.1.3 收益率的时间序列分布 | 第26-28页 |
| 4.2 建立ARMA-GARCH模型 | 第28-30页 |
| 4.3 预测 | 第30-32页 |
| 4.4 回测 | 第32-34页 |
| 第5章 结论 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-38页 |
| 致谢 | 第38页 |