基于贝叶斯分位门限自回归模型的股市收益非对称性研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 基于门限自回归模型的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于分位回归模型的研究 | 第14-17页 |
| 1.2.3 基于股市非对称性的研究 | 第17-18页 |
| 1.3 研究思路与研究内容 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第18-19页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 金融波动非对称理论与自回归模型分析 | 第21-28页 |
| 2.1 金融波动非对称理论分析 | 第21-24页 |
| 2.1.1 金融波动的度量 | 第21-22页 |
| 2.1.2 金融波动非对称描述 | 第22页 |
| 2.1.3 金融假说的股市非对称性解释 | 第22-24页 |
| 2.2 自回归相关模型分析 | 第24-25页 |
| 2.2.1 自回归模型 | 第24页 |
| 2.2.2 自回归移动平均模型 | 第24-25页 |
| 2.2.3 自回归条件异方差模型 | 第25页 |
| 2.3 自回归模型的参数估计方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 最小二乘法 | 第25页 |
| 2.3.2 伪极大似然法 | 第25-26页 |
| 2.3.3 广义矩法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 贝叶斯分位门限自回归模型构建与估计 | 第28-45页 |
| 3.1 分位回归理论 | 第28-32页 |
| 3.1.1 分位数回归模型概述 | 第28-29页 |
| 3.1.2 分位数回归模型参数估计方法 | 第29-30页 |
| 3.1.3 分位数回归模型的性质 | 第30-31页 |
| 3.1.4 分位数回归假设检验 | 第31-32页 |
| 3.2 门限自回归理论 | 第32-35页 |
| 3.2.1 SETAR模型 | 第32页 |
| 3.2.2 MTAR模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 门限效应检验估计 | 第33-34页 |
| 3.2.4 门限自回归的估计 | 第34-35页 |
| 3.3 贝叶斯分位门限自回归模型 | 第35-44页 |
| 3.3.1 分位门限自回归模型的结构 | 第35-36页 |
| 3.3.2 分位门限自回归参数估计 | 第36页 |
| 3.3.3 贝叶斯分位门限自回归模型推断 | 第36-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 股市非对称动态相依性研究 | 第45-60页 |
| 4.1 指标选取与统计特征分析 | 第45-47页 |
| 4.1.1 指标选取 | 第45页 |
| 4.1.2 统计特征分析 | 第45-47页 |
| 4.2 股市收益非对称动态相依性模型构建 | 第47-56页 |
| 4.2.1 模型构建 | 第47-48页 |
| 4.2.2 参数估计 | 第48-56页 |
| 4.2.3 稳健性分析 | 第56页 |
| 4.3 贝叶斯估计结果分析 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的论文 | 第69页 |
