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基于金融时间序列GARCH模型的研究

摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-7页
1 绪论第7-9页
   ·选题背景及意义第7-8页
   ·时间序列发展现状第8页
   ·论文的创新点第8-9页
2 条件异方差模型第9-15页
   ·一般线性模型第9-10页
     ·ARMA模型第9-10页
     ·ARIMA模型第10页
   ·条件异方差模型族简介第10-15页
     ·ARCH模型第10-11页
     ·GARCH模型第11-12页
     ·EGARCH模型第12-13页
     ·T-ARCH模型第13页
     ·ARCH-M模型、TARCH-M模型和EGARCH-M模型第13页
     ·Power ARCH模型第13-14页
     ·其他衍生模型:一类β-ARCH模型第14-15页
3 GARCH模型的参数估计第15-27页
   ·几种厚尾分布第15-16页
   ·极大似然估计第16-17页
   ·经验似然估计第17-27页
     ·β-ARCH模型的经验似然估计第17-19页
     ·GARCH模型的经验似然估计第19-21页
     ·β-ARCH经验似然估计的大样本性质第21-24页
     ·GARCH模型经验似然估计的大样本性质第24-27页
4 ARCH模型的预测第27-34页
   ·金融时间序列预测问题的理论研究第27-30页
   ·Bootstrap法对预测区间的计算第30-32页
   ·实证研究第32-34页
5 关于VaR的部分说明第34-36页
6 实证部分第36-45页
   ·建模的基本步骤第36-37页
     ·序列的ARCH效应(异方差性)检验第36页
     ·模型选择第36-37页
     ·模型诊断第37页
     ·模型比较分析第37页
   ·实证分析第37-43页
     ·波动厚尾性分析第38-40页
     ·平稳性检验第40页
     ·序列相关性检验第40-41页
     ·ARCH检验第41-43页
   ·选取GARCH(1,1)模型实证分析第43-45页
致谢第45-46页
参考文献第46-49页
附录:2005.1.1-2010.3.5上证及综指日收盘数据第49-56页

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