基于传递函数模型和GARCH模型的金融实证分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究对象 | 第9-10页 |
| ·研究方法 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文内容与结构 | 第11-13页 |
| 第二章 传统的ARMA模型简介 | 第13-18页 |
| ·ARMA模型的一般形式 | 第13-16页 |
| ·模型识别 | 第14-15页 |
| ·模型定阶 | 第15-16页 |
| ·参数估计及诊断 | 第16页 |
| ·ARIMA(p,d,q)模型 | 第16-18页 |
| ·ARIMA(p,d,q)模型积分次d的确定 | 第16-18页 |
| 第三章 ARCH模型 | 第18-31页 |
| ·ARCH模型定义及其推广 | 第18-20页 |
| ·ARCH模型的定义 | 第18-19页 |
| ·ARCH模型的推广 | 第19-20页 |
| ·平稳性条件及条件异方差检验 | 第20-22页 |
| ·GARCH模型的平稳性条件 | 第20-21页 |
| ·条件异方差性检验 | 第21-22页 |
| ·ARCH模型的参数估计 | 第22页 |
| ·上证综合指数预测实证分析 | 第22-31页 |
| ·数据来源与处理 | 第22-23页 |
| ·上证综合指数月收盘价序列的基本特性 | 第23-24页 |
| ·基于ARIMA模型的预测分析 | 第24-27页 |
| ·基于GARCH模型的预测分析 | 第27-31页 |
| 第四章 传递函数模型 | 第31-50页 |
| ·传递函数模型 | 第31-34页 |
| ·传递函数模型的一般形式 | 第32-33页 |
| ·传递函数的性质 | 第33页 |
| ·传递函数模型的稳定性 | 第33-34页 |
| ·传递函数的模型识别 | 第34-36页 |
| ·传递函数模式的识别 | 第34-36页 |
| ·干扰模式的识别 | 第36页 |
| ·传递函数模型的诊断检验 | 第36-38页 |
| ·自相关检验 | 第36-37页 |
| ·互相关检验 | 第37页 |
| ·输入变量之间的互相关检验 | 第37-38页 |
| ·上证综指传递函数模型实证分析 | 第38-49页 |
| ·单个输入变量的传递函数模型 | 第38-41页 |
| ·两个输入变量的传递函数模型 | 第41-45页 |
| ·模型拟合及预测误差比较 | 第45-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第五章 带有条件异方差的传递函数模型 | 第50-64页 |
| ·模型简介 | 第50-52页 |
| ·模型的一般形式 | 第50-51页 |
| ·模型识别、诊断及预测 | 第51-52页 |
| ·实证分析 | 第52-63页 |
| ·数据来源 | 第52页 |
| ·月收盘价序列模型 | 第52-53页 |
| ·日收盘价序列模型 | 第53-59页 |
| ·误差比较 | 第59-63页 |
| ·本章结论 | 第63-64页 |
| 本文总结 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-67页 |
