基于多重分形谱的高频股价时间序列的波动研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-23页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10-12页 |
| ·问题的提出 | 第10页 |
| ·研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·国外研究现状 | 第13-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-19页 |
| ·国内外研究的缺陷 | 第19-20页 |
| ·研究目的和内容 | 第20-22页 |
| ·研究目的 | 第20页 |
| ·研究内容 | 第20-22页 |
| ·创新之处 | 第22-23页 |
| 2 分形与多重分形理论 | 第23-35页 |
| ·分形的提出及定义 | 第23-24页 |
| ·分形的提出 | 第23页 |
| ·分形的定义 | 第23-24页 |
| ·分形维数 | 第24-26页 |
| ·分形维数意义 | 第24-25页 |
| ·分形维数的类别 | 第25-26页 |
| ·多重分形的定义 | 第26-27页 |
| ·多重分形过程 | 第27-28页 |
| ·多重分形过程的局部尺度特征 | 第28-29页 |
| ·多重分形谱 | 第29-30页 |
| ·多重分形谱的算法 | 第30-32页 |
| ·直接计算法 | 第30-31页 |
| ·数盒子法 | 第31页 |
| ·固定半径法 | 第31页 |
| ·固定质量法 | 第31-32页 |
| ·论文所用算法及流程图描述 | 第32-34页 |
| ·算法描述 | 第32-33页 |
| ·算法流程图 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 3 高频金融时间序列的异象特征分析及预测应用 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·高频金融时间序列每单元多重分形谱的计算 | 第35页 |
| ·多重分形谱的解释及异象特征的推导 | 第35-36页 |
| ·实证分析 | 第36-44页 |
| ·样本的选取及分析 | 第36-37页 |
| ·个股持续大涨前后多重分形谱的异象分析 | 第37-41页 |
| ·个股持续大跌前后多重分形谱的异象分析 | 第41-44页 |
| ·个股持续大幅波动前后多重分形谱的共同异象特征 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 高频股价时间序列的预测应用 | 第45-52页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·样本数据的选取 | 第45页 |
| ·个股高频股价时间序列多重分形谱的计算 | 第45-47页 |
| ·用Δf 的符号构造的条件概率预测股价的波动 | 第47-49页 |
| ·预测条件平均收益率 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 5 股指周波动预测模型的实证比较 | 第52-58页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·样本数据的选取 | 第52页 |
| ·每个交易周多重分形谱参数Δα的计算 | 第52-53页 |
| ·多重分形谱参数Δα的意义 | 第53-54页 |
| ·周波动性的预测模型 | 第54-56页 |
| ·随机游走模型 | 第54页 |
| ·长期平均模型 | 第54-55页 |
| ·移动平均模型 | 第55页 |
| ·指数平滑模型 | 第55页 |
| ·指数加权移动平均模型 | 第55页 |
| ·简单回归模型 | 第55-56页 |
| ·模型的预测结果及误差分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论、启示与展望 | 第58-61页 |
| ·主要结论 | 第58页 |
| ·研究启示 | 第58-59页 |
| ·后续研究工作的展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第69页 |
