股票市场预警与控制--基于统计过程控制（SPC）的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-9页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第6-7页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第7页 |
| 1.2 研究方法与研究框架 | 第7-8页 |
| 1.3 创新点与不足之处 | 第8-9页 |
| 第二章 控制图相关理论及应用文献综述 | 第9-15页 |
| 2.1 统计过程控制图理论 | 第9-10页 |
| 2.2 自相关控制图理论 | 第10-12页 |
| 2.3 控制图理论在金融领域中的应用 | 第12-15页 |
| 第三章 常规控制图 | 第15-26页 |
| 3.1 控制图的构成 | 第15页 |
| 3.2 常规控制图的设计思想 | 第15-16页 |
| 3.2.1 两类错误 | 第15-16页 |
| 3.2.2 常规控制图设计思想 | 第16页 |
| 3.3 控制状态的判断 | 第16-19页 |
| 3.3.1 判断准则 | 第16-18页 |
| 3.3.2 过程能力 | 第18-19页 |
| 3.4 常规控制图分类 | 第19-21页 |
| 3.5 累积和(CUSUM)控制图 | 第21-24页 |
| 3.5.1 CUSUM控制图的原理 | 第21-22页 |
| 3.5.2 CUSUM控制图的设计思想 | 第22页 |
| 3.5.3 具备某ARL要求的CUSUM控制图 | 第22-23页 |
| 3.5.4 单侧CUSUM控制图 | 第23-24页 |
| 3.6 指数加权滑动平均(EWMA)控制图 | 第24-26页 |
| 3.6.1 EWMA控制图的统计量 | 第24-25页 |
| 3.6.2 EWMA控制图的设计 | 第25-26页 |
| 第四章 自相关过程控制图 | 第26-32页 |
| 4.1 时间序列模型 | 第26-30页 |
| 4.1.1 AR模型 | 第27-28页 |
| 4.1.2 MA模型 | 第28-29页 |
| 4.1.3 ARMA模型 | 第29页 |
| 4.1.4 ARCH模型 | 第29-30页 |
| 4.2 残差控制图 | 第30-32页 |
| 第五章 股票日收益率序列波动性建模 | 第32-40页 |
| 5.1 引言 | 第32-33页 |
| 5.2 香港恒生指数日收益率序列特征 | 第33-39页 |
| 5.2.1 描述性统计 | 第33-34页 |
| 5.2.2 建模分析 | 第34-39页 |
| 5.3 小结 | 第39-40页 |
| 第六章 自相关控制图在股票市场中的实证研究 | 第40-51页 |
| 6.1 引言 | 第40页 |
| 6.2 GARCH模型 | 第40-41页 |
| 6.3 GARCH型控制图 | 第41-43页 |
| 6.4 实证分析 | 第43-50页 |
| 6.5 小结 | 第50-51页 |
| 第七章 结论与建议 | 第51-53页 |
| 7.1 结论 | 第51页 |
| 7.2 建议 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
