沪港通机制下股票高频数据波动性研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第9-12页 |
| 1.3.1 国外研究综述 | 第9-11页 |
| 1.3.2 国内研究综述 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第13-14页 |
| 2 ARCH族模型 | 第14-19页 |
| 2.1 引入 | 第14页 |
| 2.2 ARCH模型 | 第14-15页 |
| 2.3 GARCH模型 | 第15-16页 |
| 2.4 GARCH-M模型 | 第16页 |
| 2.5 EGARCH模型 | 第16-17页 |
| 2.6 TGARCH模型 | 第17-18页 |
| 2.7 PGARCH模型 | 第18-19页 |
| 3 ARCH族模型建模 | 第19-26页 |
| 3.1 ARCH模型应用过程 | 第19页 |
| 3.2 ADF检验 | 第19-21页 |
| 3.3 序列分布 | 第21-23页 |
| 3.3.1 正态分布 | 第21页 |
| 3.3.2 t分布 | 第21-22页 |
| 3.3.3 GED分布 | 第22-23页 |
| 3.4 ARCH效应检验 | 第23页 |
| 3.5 ARCH族模型选择 | 第23-24页 |
| 3.6 拟合优度 | 第24页 |
| 3.7 风险价值 | 第24-26页 |
| 4 实证分析 | 第26-42页 |
| 4.1 沪港通 | 第26-27页 |
| 4.2 波动率 | 第27-28页 |
| 4.3 高频数据 | 第28-29页 |
| 4.4 高频数据收益率 | 第29-42页 |
| 4.4.1 数据预处理及基本信息 | 第29-32页 |
| 4.4.2 数据建模 | 第32-38页 |
| 4.4.3 模型评价 | 第38-40页 |
| 4.4.4 结论 | 第40-42页 |
| 5 不足与展望 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 附录 | 第47页 |
