| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 金融时间序列的非线性研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 金融时间序列非线性特征的分形研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 关于股指期货错误定价的研究 | 第14页 |
| 1.2.4 国内外研究现状的简评 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第15页 |
| 1.4 研究内容 | 第15页 |
| 1.5 创新与不足 | 第15-17页 |
| 第2章 错误定价时间序列的非线性研究 | 第17-30页 |
| 2.1 金融时间序列的非线性特征 | 第17-19页 |
| 2.1.1 非线性特征的存在性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 非线性特征的原因 | 第18-19页 |
| 2.2 股指期货错误定价时间序列的非线性特征 | 第19-22页 |
| 2.2.1 股指期货错误定价的定义及其原因 | 第19-20页 |
| 2.2.2 错误定价时间序列 | 第20-21页 |
| 2.2.3 非线性特征的表现及其原因 | 第21-22页 |
| 2.2.4 非线性特征的验证 | 第22页 |
| 2.3 股指期货错误定价时间序列非线性特征的分形分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 分形分析的含义及其提出 | 第22-23页 |
| 2.3.2 股指期货时间序列的分形市场假说 | 第23-24页 |
| 2.3.3 非线性特征的分形计量 | 第24-25页 |
| 2.3.4 错误定价时间序列非线性特征的分形分析 | 第25-26页 |
| 2.4 股指期货错误定价时间序列非线性特征的模型分析 | 第26-30页 |
| 2.4.1 ARMA 模型介绍 | 第27-28页 |
| 2.4.2 GARCH 模型介绍 | 第28-29页 |
| 2.4.3 ARMA-GARCH 模型的建立 | 第29-30页 |
| 第3章 错误定价时间序列的非线性检验 | 第30-43页 |
| 3.1 数据来源及其处理 | 第30-31页 |
| 3.2 沪深 300 股指期货错误定价时间序列的非线性检验 | 第31-35页 |
| 3.2.1 正态性检验 | 第31-32页 |
| 3.2.2 平稳性检验 | 第32-33页 |
| 3.2.3 自相关检验 | 第33-34页 |
| 3.2.4 波动的聚集性检验 | 第34-35页 |
| 3.3 错误定价时间序列的分形分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 错误定价序列的线性回归 | 第35-36页 |
| 3.3.2 错误定价序列的 R/S 分析 | 第36-39页 |
| 3.4 替代数据的分形分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 替代生成的 15 分钟时间序列的 R/S 分析 | 第40-41页 |
| 3.4.2 替代生成的 5 分钟时间序列的 R/S 分析 | 第41-43页 |
| 第4章 错误定价时间序列的模型研究 | 第43-51页 |
| 4.1 ARMA-GARCH 模型的建立 | 第43-44页 |
| 4.1.1 ARMA 模型的构建 | 第43页 |
| 4.1.2 ARMA 模型残差的 ARCH 效应检验 | 第43-44页 |
| 4.2 ARMA-GARCH 模型残差的非线性特征分析 | 第44-46页 |
| 4.2.1 模型残差的自相关检验 | 第44-45页 |
| 4.2.2 模型残差的 ARCH 效应检验 | 第45页 |
| 4.2.3 模型残差的分形分析 | 第45-46页 |
| 4.2.4 实证结果 | 第46页 |
| 4.3 模型预测 | 第46-51页 |
| 4.3.1 预测效果检验 | 第47-49页 |
| 4.3.2 未来期错误定价预测 | 第49-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
