摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
1.1 论文研究背景及其意义 | 第9-10页 |
1.2 国外研究综述 | 第10-11页 |
1.3 国内研究综述 | 第11-12页 |
1.4 本文框架 | 第12-14页 |
第二章 相关知识 | 第14-17页 |
2.1 平稳性 | 第14页 |
2.2 长记忆性 | 第14-15页 |
2.3 AIC准则 | 第15页 |
2.4 四个预测评价指标 | 第15-17页 |
第三章 均值模型介绍 | 第17-21页 |
3.1 ARMA模型 | 第17-18页 |
3.2 ARFIMA模型和分数阶差分 | 第18-20页 |
3.3 小结 | 第20-21页 |
第四章 方差模型介绍 | 第21-25页 |
4.1 GARCH模型 | 第21-22页 |
4.2 指数GARCH模型-EGARCH模型 | 第22-23页 |
4.3 门限GARCH模型-TGARCH模型 | 第23页 |
4.4 均值GARCH模型-GARCH-M模型 | 第23-24页 |
4.5 小结 | 第24-25页 |
第五章 均值方程为ARMA模型的实证分析 | 第25-36页 |
5.1 样本选取 | 第25-26页 |
5.2 数据的一阶对数差分处理及其基本统计性质描述 | 第26-27页 |
5.3 上证指数各序列的波动模型分析 | 第27-32页 |
5.4 深证综指各序列的波动模型分析 | 第32-35页 |
5.5 总结 | 第35-36页 |
第六章 均值方程为ARFIMA模型的实证分析 | 第36-46页 |
6.1 样本选取 | 第36页 |
6.2 数据的长记忆性 | 第36-37页 |
6.3 上证指数序列的波动模型分析 | 第37-42页 |
6.4 深证综指序列的波动模型分析 | 第42-44页 |
6.5 总结 | 第44-46页 |
第七章 总结与展望 | 第46-48页 |
7.1 总结 | 第46页 |
7.2 展望 | 第46-48页 |
参考文献 | 第48-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
附录 | 第52-54页 |