| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 一、研究背景 | 第7-8页 |
| 二、研究意义 | 第8-9页 |
| 第二节 国内外文献综述 | 第9-13页 |
| 一、统计套利国内外研究综述 | 第9-11页 |
| 二、核密度估计国内外研究综述 | 第11-13页 |
| 第三节 主要的研究内容和结构安排 | 第13-14页 |
| 一、结构安排 | 第13-14页 |
| 二、研究思路图 | 第14页 |
| 第四节 本文的创新之处 | 第14-16页 |
| 第二章 统计套利及其相关理论 | 第16-25页 |
| 第一节 统计套利理论 | 第16-18页 |
| 一、统计套利的基本概念 | 第16-17页 |
| 二、统计套利的常用方法 | 第17-18页 |
| 第二节 协整理论 | 第18-25页 |
| 一、时间序列平稳性 | 第18-19页 |
| 二、单整 | 第19-21页 |
| 三、协整 | 第21-25页 |
| 第三章 非参数核密度估计及其相关理论 | 第25-32页 |
| 第一节 非参数核密度估计定义及性质 | 第25-27页 |
| 一、核密度估计定义 | 第25-27页 |
| 二、非参数核密度估计的基本性质 | 第27页 |
| 第二节 窗宽的选取 | 第27-32页 |
| 第四章 基于时变加权核密度估计构建配对交易策略 | 第32-39页 |
| 第一节 加权核密度估计 | 第32-36页 |
| 一、加权核密度估计的定义 | 第32页 |
| 二、加权核密度估计与滤波平滑之间的关系 | 第32-34页 |
| 三、最优参数估计 | 第34-35页 |
| 四、时变分位数的估计方法 | 第35-36页 |
| 第二节 构建配对交易策略 | 第36-39页 |
| 第五章 实证分析 | 第39-59页 |
| 第一节 对大豆和豆粕进行配对交易的实证分析 | 第39-46页 |
| 一、序列的相关性分析 | 第40页 |
| 二、价格序列的平稳性检验 | 第40-41页 |
| 三、豆粕和大豆期货价格之间的协整检验 | 第41-42页 |
| 四、价格序列转化成累计百分位序列 | 第42-44页 |
| 五、构建配对交易及交易结果 | 第44-46页 |
| 第二节 对PTA和橡胶进行配对交易的实证分析 | 第46-52页 |
| 一、序列相关性分析 | 第46-47页 |
| 二、价格序列的平稳性检验 | 第47-48页 |
| 三、PTA和橡胶期货价格之间的协整检验 | 第48-49页 |
| 四、价格序列转化成累计百分位序列 | 第49-50页 |
| 五、构建配对交易及交易结果 | 第50-52页 |
| 第三节 对沪铜和沪锌进行配对交易的实证分析 | 第52-59页 |
| 一、序列相关性分析 | 第53-54页 |
| 二、价格序列的平稳性检验 | 第54页 |
| 三、沪铜和沪锌期货价格之间的协整检验 | 第54-55页 |
| 四、价格序列转化成累计百分位序列 | 第55-56页 |
| 五、构建配对交易及交易结果 | 第56-59页 |
| 第六章 结论及展望 | 第59-61页 |
| 第一节 全文总结 | 第59-60页 |
| 第二节 不足及展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录：加权核密度估计及基于此方法构建的配对交易策略的R主要程序 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |