摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-9页 |
1 导言 | 第9-15页 |
·研究背景及意义 | 第9-12页 |
·选题背景 | 第9-10页 |
·研究内容 | 第10-11页 |
·选题意义 | 第11-12页 |
·研究方法和基本框架 | 第12-14页 |
·本文的创新点与不足 | 第14-15页 |
2 国内外研究现状 | 第15-20页 |
·金融时间序列方差结构性变点 | 第15-16页 |
·中国股市的结构性变动与重大事件 | 第16-18页 |
·考虑结构性变点的波动性建模 | 第18-20页 |
3 基于ICSS 算法的波动结构性变点检测 | 第20-29页 |
·ICSS 算法及其改进算法 | 第20-23页 |
·ICSS 算法 | 第20-21页 |
·改进的ICSS 算法 | 第21-23页 |
·中国股市的波动结构性变点检测 | 第23-29页 |
·数据及算法 | 第23-25页 |
·结构性变点检测 | 第25-29页 |
4 考虑结构性变点的GARCH 类模型拟合 | 第29-48页 |
·GARCH 模型及其衍生模型 | 第29-34页 |
·GARCH 模型的提出 | 第29-31页 |
·GARCH 模型的扰动项分布假设 | 第31-32页 |
·GARCH 模型的推广 | 第32-34页 |
·考虑非对称性的股指收益序列的GARCH 类模型拟合 | 第34-42页 |
·基本统计特征分析 | 第34-36页 |
·基于t 分布的GARCH(1,1)模型 | 第36-38页 |
·其它模型的进一步估计 | 第38-42页 |
·加入虚拟变量后的股指收益序列的GARCH 类模型拟合 | 第42-44页 |
·模型的比较 | 第44-48页 |
·模型拟合效果的比较 | 第44-45页 |
·模型预测效果的比较 | 第45-46页 |
·不同扰动项分布下拟合的比较 | 第46-48页 |
5 结论和建议 | 第48-50页 |
参考文献 | 第50-54页 |
附录 | 第54-58页 |
致谢 | 第58-59页 |
攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |