上海股市弱式有效性检验与股价趋势预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 上海股市的弱式有效性实证研究 | 第13-24页 |
| ·上海股市弱式有效性实证研究 | 第13-22页 |
| ·序列相关性检验 | 第13-15页 |
| ·周日效应实证检验 | 第15-19页 |
| ·基于技术指标交易规则的实证检验 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 时间序列理论及股价预测研究 | 第24-45页 |
| ·时间序列的定义 | 第24页 |
| ·时间序列数据预处理 | 第24-25页 |
| ·平稳性及其检验 | 第24-25页 |
| ·纯随机性检验 | 第25页 |
| ·ARMA 模型 | 第25-27页 |
| ·ARMA模型 | 第25-26页 |
| ·ARMA模型识别 | 第26页 |
| ·模型参数估计 | 第26-27页 |
| ·模型及参数的检验 | 第27页 |
| ·模型多步预测 | 第27页 |
| ·ARIMA模型 | 第27-28页 |
| ·提取确定性信息 | 第27-28页 |
| ·ARIMA建模步骤 | 第28页 |
| ·ARCH 和EGARCH模型 | 第28-32页 |
| ·ARCH模型 | 第28-29页 |
| ·EGARCH模型 | 第29-30页 |
| ·EGARCH模型的参数估计 | 第30页 |
| ·条件异方差性检验和模型的有效性检验 | 第30-31页 |
| ·模型多步预测 | 第31-32页 |
| ·建模分析 | 第32-44页 |
| ·ARIMA模型 | 第32-35页 |
| ·EGARCH模型 | 第35-38页 |
| ·模型评价 | 第38-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 传递函数模型及股价预测研究 | 第45-58页 |
| ·传递函数模型 | 第45-46页 |
| ·传递函数模型 | 第45-46页 |
| ·传递函数的性质 | 第46页 |
| ·传递函数的模型识别 | 第46-49页 |
| ·传递函数模式的识别 | 第47-48页 |
| ·干扰模式的识别 | 第48-49页 |
| ·传递函数模型的诊断检验 | 第49-50页 |
| ·残差序列自相关检验 | 第49页 |
| ·残差与输入变量之间的互相关检验 | 第49页 |
| ·输入变量间的互相关检验 | 第49-50页 |
| ·传递函数模型建模及预测 | 第50-57页 |
| ·单个输入变量的传递函数模型 | 第50-51页 |
| ·双变量传递函数模型 | 第51-54页 |
| ·构造新变量 | 第54-57页 |
| ·不同模型之间的误差比较 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附件 | 第64页 |
