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基于高阶矩波动性的中国金融危机预警指数研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究方法第10页
    1.3 研究内容与基本框架第10-13页
    1.4 研究创新第13-14页
第2章 文献综述第14-22页
    2.1 概念界定第14-15页
        2.1.1 金融危机概述第14页
        2.1.2 预警机制概述第14-15页
        2.1.3 高阶矩波动性概述第15页
    2.2 预警机制文献综述第15-18页
        2.2.1 模型预警研究述评第15-17页
        2.2.2 指标预警研究述评第17-18页
    2.3 高阶矩波动性文献综述第18-19页
    2.4 金融危机形成机制研究文献综述第19-21页
    2.5 本章小结第21-22页
第3章 基于高阶矩波动性的预警体系构建及指标选择第22-42页
    3.1 已有金融危机预警模型的比较第22-25页
        3.1.1 预警模型思想的比较第22页
        3.1.2 预警模型方法的比较第22-23页
        3.1.3 预警模型应用性比较第23页
        3.1.4 对已有经典模型指标选取方法的评价第23-24页
        3.1.5 金融危机高阶矩波动现象的验证分析第24-25页
    3.2 基于高阶矩波动性的预警指标的选择第25-30页
        3.2.1 预警指标框架构建第25-26页
        3.2.2 金融部门的危机预警指标解释第26-28页
        3.2.3 其余部门的金融危机预警指标解释第28-29页
        3.2.4 高阶矩波动性指标解释第29-30页
    3.3 基于高阶矩波动性的预警指标显著性分析第30-40页
        3.3.1 信度分析第30-31页
        3.3.2 因子分析第31-34页
        3.3.3 效度分析第34页
        3.3.4 结构方程分析第34-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第4章 基于高阶矩波动性的预警指数的构建第42-57页
    4.1 预警指数合成的基本流程与数据预处理第42-43页
        4.1.1 基本流程第42-43页
        4.1.2 数据预处理第43页
    4.2 权重测算与分析第43-47页
        4.2.1 权数算法第43-45页
        4.2.2 权数测算结果及分析第45-47页
    4.3 汇总时滞计算分析第47-49页
        4.3.1 时滞模型选择第47-48页
        4.3.2 结果分析第48-49页
    4.4 指数的计算与分析第49-53页
        4.4.1 总体测算与统计特征第49-50页
        4.4.2 结构特征分析第50-53页
    4.5 预警指数效果验证分析第53-56页
        4.5.1 与股票市场实际走势比较分析第53-54页
        4.5.2 与未考虑高阶矩波动性的本文指数比较分析第54-55页
        4.5.3 与本文的普通指标比较分析第55-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第5章 基于高阶矩波动性的预警指数特征分析第57-73页
    5.1 内生性特征分析第57-59页
        5.1.1 基本特征模型模型构建第57页
        5.1.2 内生性特征实证分析第57-59页
    5.2 趋势性特征分析第59-61页
        5.2.1 趋势性特征模型构建第59页
        5.2.2 趋势性特征实证分析第59-61页
    5.3 阶段性特征分析第61-65页
        5.3.1 阶段性统计模型构建第61-62页
        5.3.2 阶段性特征实证分析第62-63页
        5.3.3 各阶段特点分析第63-65页
    5.4 溢出性特征分析第65-72页
        5.4.1 空间溢出基本理论第65-66页
        5.4.2 空间溢出模型构建第66-68页
        5.4.3 空间溢出实证分析第68-72页
    5.5 本章小结第72-73页
第6章 基于高阶矩波动性的预警指数短期预测应用第73-79页
    6.1 短期预测模型选择第73-74页
    6.2 模型GM(1,1)检验第74-75页
    6.3 中国金融危机短期预测应用第75-78页
    6.4 本章小结第78-79页
第7章 结论及展望第79-82页
    7.1 主要结论第79-80页
    7.2 未来进一步研究方向第80-82页
参考文献第82-85页
附录A 部分源程序第85-87页
附录B 预警指数时间序列第87-92页
致谢第92页

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