| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 前言 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 与行业板块轮动相关的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 Fama-French三因子定价模型及相关研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 文献综述述评 | 第16-17页 |
| 1.3 研究框架 | 第17页 |
| 1.4 本文的创新与不足 | 第17-19页 |
| 1.4.1 本文的创新点 | 第17-18页 |
| 1.4.2 本文的不足之处 | 第18-19页 |
| 第二章 理论模型与原始数据 | 第19-22页 |
| 2.1 Fama-French的三因子模型 | 第19页 |
| 2.2 Fama-MacBeth的两步骤回归法 | 第19-20页 |
| 2.3 本文所用到的原始数据及来源 | 第20-22页 |
| 第三章 描述性统计与实证分析 | 第22-47页 |
| 3.1 板块轮动的直观表现-强弱转换图 | 第22-23页 |
| 3.2 股票组合超额收益率-被解释变量的构造及描述性统计 | 第23-28页 |
| 3.3 板块轮动变量-解释变量的构造及描述性统计 | 第28-32页 |
| 3.4 风险因子Beta的估计-时间序列模型 | 第32-43页 |
| 3.4.1 Fama-French三因子模型的适用性 | 第33-34页 |
| 3.4.2 板块轮动风险因子溢价能否显著的解释股票组合的超额收益率 | 第34-41页 |
| 3.4.3 加入板块轮动风险因子溢价能否优化时间序列模型 | 第41-43页 |
| 3.5 板块轮动风险因子的解释能力-横截面模型 | 第43-45页 |
| 3.6 实证结果及可能的解释 | 第45-47页 |
| 第四章 结论与展望 | 第47-50页 |
| 4.1 本文的主要结论 | 第47-48页 |
| 4.2 本文的展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
