| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·股票价格是否可预测性的研究 | 第12-13页 |
| ·马尔可夫过程的研究现状 | 第13页 |
| ·时间序列模型的研究现状 | 第13页 |
| ·本文主要创新之处 | 第13-14页 |
| ·本文内容与结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 股指马氏性的检验和预测 | 第15-21页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·时间序列马尔可夫性的检验 | 第15-16页 |
| ·马尔可夫链预测模型 | 第16-18页 |
| ·马尔可夫链的基本原理 | 第16-17页 |
| ·遍历性与平稳分布 | 第17-18页 |
| ·实例分析 | 第18-19页 |
| ·对观测值的说明和状态的划分： | 第18页 |
| ·用x~2统计量检验X_n是否具有马氏性： | 第18-19页 |
| ·遍历性与平稳分布 | 第19页 |
| ·总结 | 第19-21页 |
| 第三章 时间序列的平稳性及其检验 | 第21-28页 |
| ·平稳性定义 | 第21页 |
| ·平稳性检验常用方法 | 第21-25页 |
| ·平稳性的图示判断 | 第21-22页 |
| ·平稳性的单位根检验 | 第22-25页 |
| ·单整、趋势平稳与差分平稳随机过程 | 第25-28页 |
| ·单整 | 第25-26页 |
| ·趋势平稳与差分平稳随机过程 | 第26-28页 |
| 第四章 时间序列模型及实证研究 | 第28-56页 |
| ·时间序列分析模型 | 第28-29页 |
| ·随机时间序列模型 | 第29-31页 |
| ·自回归模型 | 第29-30页 |
| ·滑动平均模型 | 第30页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第30-31页 |
| ·随机时间序列模型的自相关函数和偏自相关函数 | 第31-34页 |
| ·MA(q)的自相关函数 | 第31-32页 |
| ·AR(p)的自相关函数 | 第32-33页 |
| ·ARMA (p，q)的自相关函数 | 第33页 |
| ·ARMA(p，q)的偏自相关函数 | 第33-34页 |
| ·模型的识别 | 第34-35页 |
| ·随机时间序列分析模型(AR，MA，ARMA)的参数估计 | 第35-39页 |
| ·样本协方差和样本自相关系数的估计 | 第35页 |
| ·AR(p)模型的Yule-Walker方程估计 | 第35-36页 |
| ·MA(q)模型的估计 | 第36页 |
| ·ARMA(p，q)模型的矩估计 | 第36-39页 |
| ·随机时间序列分析模型的检验 | 第39-40页 |
| ·条件异方差模型 | 第40-43页 |
| ·ARCH模型 | 第40-42页 |
| ·ARCH效应检验 | 第42-43页 |
| ·时间序列模型实证研究 | 第43-54页 |
| ·样本的选取及数据的处理 | 第43-44页 |
| ·收益率序列的特性 | 第44-47页 |
| ·上证综合指数收益率的ARMA模型实证研究 | 第47-53页 |
| ·ARMA模型预测结果分析 | 第53-54页 |
| ·预测效果的调整 | 第54-56页 |
| 第五章 回顾与展望 | 第56-57页 |
| 附表 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |