| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪言 | 第7-9页 |
| ·论文研究的背景和问题的提出 | 第7-8页 |
| ·本文的主要内容和结构 | 第8-9页 |
| 第二章 股市收益率及其波动性特征 | 第9-12页 |
| ·分布高峰厚尾性 | 第9页 |
| ·波动集群性和过度波动性 | 第9-10页 |
| ·信息与波动率非对称性 | 第10-11页 |
| ·长期记忆性 | 第11-12页 |
| 第三章 随机分形的研究概述 | 第12-16页 |
| ·国外的研究综述 | 第12-13页 |
| ·国内的研究综述 | 第13-16页 |
| 第四章 模型介绍 | 第16-23页 |
| ·ARCH模型族 | 第16-18页 |
| ·ARCH模型 | 第16页 |
| ·GARCH模型 | 第16-17页 |
| ·FIGARCH模型 | 第17页 |
| ·非对称的ARCH模型:TARCH(p,q)模型和EGARCH(p,q)模型 | 第17-18页 |
| ·长记忆时间序列模型:ARFIMA模型 | 第18-20页 |
| ·ARFIMA-GARCH模型 | 第20-21页 |
| ·双长记忆模型ARFIMA-FIGARCH模型 | 第21页 |
| ·ARFIMA-EGARCH模型和ARFIMA-TARCH模型 | 第21-23页 |
| ·ARFIMA(p,d,q)-EGARCH(r,s)模型 | 第21-22页 |
| ·ARFIMA(p,d,q)-TARCH(r,s)模型 | 第22-23页 |
| 第五章.实证研究 | 第23-51页 |
| ·样本数据描述 | 第23-32页 |
| ·样本选取 | 第23-24页 |
| ·收益率序列的基本统计特征 | 第24-25页 |
| ·单位根检验 | 第25-26页 |
| ·收益率序列的自相关系数 | 第26-27页 |
| ·长期记忆性检验 | 第27-30页 |
| ·序列异方差性检验 | 第30-32页 |
| ·实证分析 | 第32-48页 |
| ·ARFIMA-EGARCH模型的实证研究 | 第32-43页 |
| ·ARFIMA-TARCH模型的实证研究 | 第43-48页 |
| ·用ARFIMA模型对数据进行预测 | 第48-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录A:攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
