基于小波分析的中国股市β系数多尺度研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·研究内容、方法与技术路线 | 第13-14页 |
| ·本文创新之处 | 第14-16页 |
| 2 系统风险多尺度特征研究理论基础 | 第16-22页 |
| ·资本资产定价模型 | 第16-17页 |
| ·CAPM 模型与β系数 | 第16-17页 |
| ·传统CAPM 模型的缺陷 | 第17页 |
| ·股价行为理论 | 第17-19页 |
| ·股价随机游走与市场有效性 | 第17-18页 |
| ·股价有偏随机游走行为 | 第18-19页 |
| ·证券市场多标度分形特征 | 第19-22页 |
| ·证券市场的分形理论 | 第19-20页 |
| ·证券市场多标度分形特征 | 第20-22页 |
| 3 研究方法及模型 | 第22-32页 |
| ·研究方法的确定 | 第22-24页 |
| ·时间序列的傅立叶分析与小波分析比较 | 第22-23页 |
| ·小波多尺度估计理论在多标度分形市场中的应用 | 第23-24页 |
| ·小波基的选取 | 第24-26页 |
| ·小波基函数与小波滤波器系数 | 第24-25页 |
| ·小波基的选取原则 | 第25-26页 |
| ·本文所选取的小波基－DAUBECHIES 小波 | 第26页 |
| ·基于小波分析的股市β系数多尺度估计 | 第26-32页 |
| ·收益率的多尺度分解 | 第26-28页 |
| ·收益率方差的分解 | 第28-30页 |
| ·β系数多尺度估计模型 | 第30-32页 |
| 4 股市β系数多尺度特征的实证研究 | 第32-47页 |
| ·研究样本 | 第32-34页 |
| ·数据来源 | 第32-33页 |
| ·数据处理 | 第33-34页 |
| ·因素变量的设计 | 第34页 |
| ·检验方法 | 第34-36页 |
| ·不同市场态势下β系数多尺度特征检验 | 第36-39页 |
| ·交易频率对股票β系数多尺度特征影响研究 | 第39-42页 |
| ·证券市场的非同步交易对β系数的影响分析 | 第39-40页 |
| ·交易频率对β系数的影响检验 | 第40页 |
| ·不同交易频率股票β系数多尺度特征检验 | 第40-42页 |
| ·股票风险类型对β系数多尺度特征影响研究 | 第42-47页 |
| ·证券市场中的“惯性现象”和“反转现象” | 第42-43页 |
| ·不同风险类型股票β系数多尺度特征检验 | 第43-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-50页 |
| ·实证总结 | 第47页 |
| ·对策与建议 | 第47-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附表 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 独创性声明 | 第61页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第61页 |
