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股票市场中的超高频分笔数据分析

摘要第4-5页
Abstract第5页
绪论第8-11页
    0.1.1 研究背景第8页
    0.1.2 问题的提出第8-9页
    0.1.3 研究现状第9页
    0.1.4 本文内容与结构第9-11页
第一章 知识准备第11-24页
    §1.1 常用分布第11-12页
        1.1.1 泊松分布第11页
        1.1.2 指数分布第11-12页
    §1.2 常用随机过程第12-14页
        1.2.1 泊松过程第12-13页
        1.2.2 复合泊松过程第13页
        1.2.3 Lévy 过程第13页
        1.2.4 更新过程第13-14页
    §1.3 ACD 模型与 GARCH 模型的衍生模型第14-22页
        1.3.1 ACD 模型第15-16页
        1.3.2 EACD 模型第16页
        1.3.3 GARCH 模型第16-17页
        1.3.4 COGARCH 模型第17-19页
        1.3.5 EGARCH 模型第19-21页
        1.3.6 ECOGARCH 模型第21-22页
    §1.4 杠杆效应第22-24页
第二章 模型构建与参数估计第24-29页
    §2.1 ACD-ECOGARCH(1,1)模型的构建第24-25页
    §2.2 EACD(1,1)模型的参数估计第25页
    §2.3 复合泊松 ECOGARCH(1,1)模型的参数估计第25-29页
第三章 数据与实证分析第29-33页
    §3.1 数据准备与处理第29页
        3.1.1 数据来源第29页
        3.1.2 数据清理第29页
    §3.2 对模型进行参数估计第29-33页
        3.2.1 数据的丛集性第29-30页
        3.2.2 ECOGARCH 模型的参数估计第30-31页
        3.2.3 杠杆效应分析第31页
        3.2.4 波动率分析第31-33页
第四章 结论及展望第33-35页
    §4.1 本文工作及结论第33页
    §4.2 后续工作展望第33-35页
参考文献第35-37页
附录:数据处理及参数估计程序代码第37-50页
    附录 A 数据预处理第37-40页
    附录 B 丛集性图形绘制第40-41页
    附录 C 模拟退火方法求极值第41-49页
    附录 D 波动率图绘制第49-50页
致谢第50页

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