| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 本文研究的目的和研究内容 | 第9-10页 |
| 1.2.1 本文研究的目的 | 第9页 |
| 1.2.2 本文研究的主要内容 | 第9-10页 |
| 1.3 创新之处及结构安排 | 第10-13页 |
| 1.3.1 创新之处 | 第10-11页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第11-13页 |
| 2 周内效应文献综述 | 第13-26页 |
| 2.1 周内效应的发现 | 第13-15页 |
| 2.1.1 周内效应的发现 | 第13-14页 |
| 2.1.2 周内效应的广泛存在 | 第14-15页 |
| 2.2 国外对周内效应的理论解释 | 第15-22页 |
| 2.2.1 误差假说 | 第16-17页 |
| 2.2.2 市场制度因素假说 | 第17-19页 |
| 2.2.3 信息流效应假说 | 第19-20页 |
| 2.2.4 指令流假说 | 第20-22页 |
| 2.3 国内关于证券市场周内效应的研究现状 | 第22-26页 |
| 3 ARCH类研究模型框架 | 第26-31页 |
| 3.1 传统ARCH类型模型简介 | 第26-29页 |
| 3.1.1 自回归条件异方差（ARCH）模型 | 第27-28页 |
| 3.1.2 广义自回归条件异方差（GARCH）模型 | 第28-29页 |
| 3.2 改进AR-GARCH-GED模型 | 第29-31页 |
| 4 对上证指数周内效应的实证检验及分析 | 第31-39页 |
| 4.1 上证指数日数据的描述性统计 | 第31-34页 |
| 4.2 上证指数日数据的全样本检验 | 第34-36页 |
| 4.2.1 Kruskal-Wallis和Brown-Forsythe无条件检验 | 第34-35页 |
| 4.2.2 基于AR-GARCH-GED模型的条件检验 | 第35-36页 |
| 4.3 基于AR-GARCH-GED模型的滑动窗口检验 | 第36-39页 |
| 5 结论与解释 | 第39-41页 |
| 5.1 结论与解释 | 第39页 |
| 5.2 不足与后续研究方向 | 第39-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录 | 第45页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第45页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间取得的科研成果目录 | 第45页 |
