基于传递函数模型和GARCH模型的金融实证分析 |
论文目录 | | 摘要 | 第1-6
页 | Abstract | 第6-9
页 | 第一章 引言 | 第9-13
页 | · 研究对象 | 第9-10
页 | · 研究方法 | 第10
页 | · 研究现状 | 第10-11
页 | · 本文内容与结构 | 第11-13
页 | 第二章 传统的ARMA模型简介 | 第13-18
页 | · ARMA模型的一般形式 | 第13-16
页 | · 模型识别 | 第14-15
页 | · 模型定阶 | 第15-16
页 | · 参数估计及诊断 | 第16
页 | · ARIMA(p,d,q)模型 | 第16-18
页 | · ARIMA(p,d,q)模型积分次d的确定 | 第16-18
页 | 第三章 ARCH模型 | 第18-31
页 | · ARCH模型定义及其推广 | 第18-20
页 | · ARCH模型的定义 | 第18-19
页 | · ARCH模型的推广 | 第19-20
页 | · 平稳性条件及条件异方差检验 | 第20-22
页 | · GARCH模型的平稳性条件 | 第20-21
页 | · 条件异方差性检验 | 第21-22
页 | · ARCH模型的参数估计 | 第22
页 | · 上证综合指数预测实证分析 | 第22-31
页 | · 数据来源与处理 | 第22-23
页 | · 上证综合指数月收盘价序列的基本特性 | 第23-24
页 | · 基于ARIMA模型的预测分析 | 第24-27
页 | · 基于GARCH模型的预测分析 | 第27-31
页 | 第四章 传递函数模型 | 第31-50
页 | · 传递函数模型 | 第31-34
页 | · 传递函数模型的一般形式 | 第32-33
页 | · 传递函数的性质 | 第33
页 | · 传递函数模型的稳定性 | 第33-34
页 | · 传递函数的模型识别 | 第34-36
页 | · 传递函数模式的识别 | 第34-36
页 | · 干扰模式的识别 | 第36
页 | · 传递函数模型的诊断检验 | 第36-38
页 | · 自相关检验 | 第36-37
页 | · 互相关检验 | 第37
页 | · 输入变量之间的互相关检验 | 第37-38
页 | · 上证综指传递函数模型实证分析 | 第38-49
页 | · 单个输入变量的传递函数模型 | 第38-41
页 | · 两个输入变量的传递函数模型 | 第41-45
页 | · 模型拟合及预测误差比较 | 第45-49
页 | · 结论 | 第49-50
页 | 第五章 带有条件异方差的传递函数模型 | 第50-64
页 | · 模型简介 | 第50-52
页 | · 模型的一般形式 | 第50-51
页 | · 模型识别、诊断及预测 | 第51-52
页 | · 实证分析 | 第52-63
页 | · 数据来源 | 第52
页 | · 月收盘价序列模型 | 第52-53
页 | · 日收盘价序列模型 | 第53-59
页 | · 误差比较 | 第59-63
页 | · 本章结论 | 第63-64
页 | 本文总结 | 第64-65
页 | 致谢 | 第65-66
页 | 参考文献 | 第66-67
页 |
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