| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状概述 | 第13-19页 |
| 1.2.1 一维白噪声序列的时域检验 | 第13-15页 |
| 1.2.2 一维白噪声序列的频域检验 | 第15-17页 |
| 1.2.3 多维白噪声序列的时域检验 | 第17-19页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第19-24页 |
| 1.3.1 随机加权Bootstrap方法 | 第19-22页 |
| 1.3.2 本文的结构安排 | 第22-24页 |
| 第二章 多维白噪声的Portmanteau检验 | 第24-42页 |
| 2.1 多元时间序列模型概述 | 第24-28页 |
| 2.1.1 三种典型的相依结构 | 第25-27页 |
| 2.1.2 传统Portmanteau检验 | 第27-28页 |
| 2.2 Portmanteau检验的渐近理论 | 第28-31页 |
| 2.2.1 渐近理论的假设 | 第28-30页 |
| 2.2.2 渐近理论的结论 | 第30-31页 |
| 2.3 随机加权Bootstrap方法 | 第31-36页 |
| 2.3.1 随机加权Bootstrap确定临界值 | 第31-33页 |
| 2.3.2 随机加权Bootstrap的渐近理论 | 第33-34页 |
| 2.3.3 扩展:分块随机加权Bootstrap方法 | 第34-36页 |
| 2.4 本章的研究结论 | 第36页 |
| 2.5 本章附录:定理证明 | 第36-42页 |
| 2.5.1 引理2.1的证明 | 第37-38页 |
| 2.5.2 引理2.2的证明 | 第38-39页 |
| 2.5.3 定理2.3的证明 | 第39-42页 |
| 第三章 有限样本性质:Monte Carlo实验 | 第42-70页 |
| 3.1 Monte Carlo实验方案 | 第42-46页 |
| 3.1.1 实验参数设置 | 第43页 |
| 3.1.2 数据生成过程 | 第43-46页 |
| 3.2 检验的水平:基于白噪声序列 | 第46-56页 |
| 3.2.1 强白噪声序列 | 第46-49页 |
| 3.2.2 半强白噪声序列 | 第49-52页 |
| 3.2.3 弱白噪声序列 | 第52-56页 |
| 3.2.4 检验的水平性质总结 | 第56页 |
| 3.3 检验的功效:基于VARMA序列 | 第56-62页 |
| 3.3.1 基于水平的功效校正 | 第57页 |
| 3.3.2 VMA序列 | 第57-60页 |
| 3.3.3 VARFIMA序列 | 第60-61页 |
| 3.3.4 检验的功效性质总结 | 第61-62页 |
| 3.4 有限样本性质的稳健性分析 | 第62-66页 |
| 3.4.1 对随机权重分布的敏感程度 | 第63-64页 |
| 3.4.2 对序列重尾性质的敏感程度 | 第64-66页 |
| 3.5 分块随机加权Bootstrap方法的有限样本性质 | 第66-67页 |
| 3.6 本章的研究结论 | 第67-70页 |
| 第四章 实证分析:外汇资产收益率 | 第70-78页 |
| 4.1 样本数据的统计特征 | 第70-74页 |
| 4.2 CCC-GARCH模型的设定与估计 | 第74页 |
| 4.3 收益率序列的自相关性检验 | 第74-76页 |
| 4.4 本章的研究结论 | 第76-78页 |
| 第五章 总结与展望 | 第78-82页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第78-80页 |
| 5.1.1 研究工作的内容及成果 | 第78-79页 |
| 5.1.2 研究工作的创新与不足 | 第79-80页 |
| 5.2 研究展望:未来的研究工作 | 第80-82页 |
| 5.2.1 ARCH-Portmanteau检验 | 第80-81页 |
| 5.2.2 频率域的多维白噪声检验 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84页 |