传递函数模型在股市分析中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·研究对象 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究思路和方法 | 第11-12页 |
| ·研究内容和结构 | 第12-13页 |
| 第二章 理论模型介绍 | 第13-31页 |
| ·时间序列基本概念 | 第13-15页 |
| ·时间序列的平稳性 | 第13-14页 |
| ·时间序列平稳性检验 | 第14-15页 |
| ·ARMA 模型 | 第15-20页 |
| ·ARMA 模型形式 | 第15-16页 |
| ·模型识别 | 第16-17页 |
| ·模型定阶 | 第17-18页 |
| ·模型参数估计 | 第18-19页 |
| ·模型适应性检验 | 第19-20页 |
| ·模型预测 | 第20页 |
| ·ARIMA 模型 | 第20-21页 |
| ·传递函数模型 | 第21-29页 |
| ·传递函数模型一般形式 | 第21-22页 |
| ·传递函数的性质 | 第22-23页 |
| ·常见传递函数形式 | 第23-24页 |
| ·传递函数稳定性 | 第24页 |
| ·传递函数模型识别 | 第24-28页 |
| ·模型拟合与诊断 | 第28-29页 |
| ·多变量传递函数模型 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 变量带干预的传递函数模型 | 第31-37页 |
| ·干预分析模型 | 第31-33页 |
| ·单干预分析模型 | 第31-32页 |
| ·模型识别、诊断及预测 | 第32-33页 |
| ·多变量干预分析模型 | 第33页 |
| ·变量带干预的传递函数模型 | 第33-36页 |
| ·模型简介 | 第33-36页 |
| ·模型识别、诊断及预测 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实证研究 | 第37-64页 |
| ·研究数据 | 第37-38页 |
| ·传递函数模型实证分析 | 第38-58页 |
| ·单变量传递函数模型建立 | 第38-54页 |
| ·多元传递函数模型建立 | 第54-58页 |
| ·变量带干预的传递函数模型实证分析 | 第58-63页 |
| ·干预事件和实证数据 | 第58页 |
| ·日收盘价干预分析模型建立 | 第58-61页 |
| ·带干预输入变量的传递函数模型建立 | 第61-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 总结 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69页 |
