| 第一章 引言 | 第1-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第8-10页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·选题的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外文献综述 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容及其方法 | 第12-14页 |
| 第二章 等间隔高频金融时间序列的研究 | 第14-25页 |
| ·等间隔高频金融时间序列的特点 | 第14-15页 |
| ·我国股市基本统计特征和日内波动效应 | 第15-22页 |
| ·基本统计量 | 第15-17页 |
| ·上证综合指数不同频率数据的基本统计分析 | 第17-18页 |
| ·日内股票收益的实证分析 | 第18-20页 |
| ·日内效应的度量 | 第20-22页 |
| ·日内收益的实证研究 | 第22-25页 |
| ·周期分析 | 第22-23页 |
| ·日内收益的建模 | 第23-25页 |
| 第三章 不等间隔高频金融时间序列的建模 | 第25-39页 |
| ·随机时间效应和ACD 模型 | 第25-26页 |
| ·ACD 模型 | 第26-29页 |
| ·条件密度过程 | 第26-28页 |
| ·自回归条件持续期间模型 | 第28-29页 |
| ·ACD 模型的分类 | 第29-33页 |
| ·EACD 模型 | 第29-31页 |
| ·WACD 模型 | 第31-32页 |
| ·GACD 模型 | 第32-33页 |
| ·ACD 模型的扩展 | 第33-37页 |
| ·LOG-ACD 模型 | 第33-34页 |
| ·TACD 模型 | 第34-35页 |
| ·FIACD 模型 | 第35-37页 |
| ·ACD 族模型的实证研究 | 第37-39页 |
| 第四章 SCD 模型及其与ACD 模型的统计特征比较 | 第39-49页 |
| ·SCD 模型 | 第39-41页 |
| ·SCD 模型的高阶矩及自相关函数 | 第41-45页 |
| ·ACD 模型的高阶矩及自相关函数 | 第45-48页 |
| ·ACD 模型和SCD 模型的参数估计方法比较 | 第48-49页 |
| 第五章 ACD-ARMA 模型 | 第49-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·全文工作总结 | 第54-55页 |
| ·高频金融时间序列研究的展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第61页 |
| 个人简历 | 第61页 |