| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·ARCH 模型的研究进展 | 第10-11页 |
| ·本文的思路和结构 | 第11-12页 |
| 第二章 ARCH 模型 | 第12-23页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·自回归条件异方差 (ARCH) 模型的定义 | 第13-14页 |
| ·ARCH 模型参数的最大似然估计 | 第14-20页 |
| ·ARCH 模型的假设检验 | 第20-23页 |
| 第三章 GARCH 模型 | 第23-30页 |
| ·GARCH 模型 | 第23-24页 |
| ·GARCH(1,1) 模型 | 第24-26页 |
| ·GARCH 回归模型的参数估计 | 第26-29页 |
| ·GARCH 模型的假设检验 | 第29-30页 |
| 第四章 ARCH 模型的其它拓展 | 第30-36页 |
| ·指数 GARCH 模型 (EGARCH) | 第30-32页 |
| ·向量的 GARCH 模型 | 第32-33页 |
| ·ARCH-M 模型 | 第33-36页 |
| 第五章 GARCH 模型在江苏省 GDP 时间序列分析中的应用 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·样本选取 | 第36-37页 |
| ·模型的建立与分析 | 第37-42页 |
| ·模型的评价及预测 | 第42-44页 |
| ·结论 | 第44-46页 |
| 第六章 总结 | 第46-48页 |
| ·主要工作 | 第46页 |
| ·主要创新之处 | 第46页 |
| ·后续工作和展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50页 |