基于Chebyshev多项式的时变协整在金融市场的统计套利分析

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

1.2.2 国内研究现状

1.3 研究内容和结构安排

1.4 主要创新点

第2章 协整过程的表示形式

2.1 误差修正形式

2.2 三角表示形式

2.3 同趋势表示形式

2.4 频域中的表示形式

第3章 标准协整的参数估计和渐近分布

3.1 协整参数的最小二乘估计方法

3.2 协整向量估计的E-G两步法

3.3 协整向量的菲利普斯估计方法

3.4 估计量的渐近分布

第4章 标准协整和时变协整模型的表示

4.1 标准协整

4.2 模型化时变系数及时变协整模型的表示

4.2.1 Chebyshev时间多项式

4.2.2 时变ECM模型

4.2.3 通过Chebyshev时间多项式建立时变协整模型

4.3 协整的检验

4.3.1 极大似然估计和LR检验

4.3.2 由时变协整向量(β)i,t检测变点时刻

第5章 不同金融市场的统计套利实证分析

5.1 时变协整模型在股票市场券商板块中的应用

5.1.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻

5.1.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型

5.1.3 运用样本外日数据进行统计套利分析

5.2 时变协整模型在股票市场旅游板块中的应用

5.2.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻

5.2.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型

5.2.3 运用样本外日数据进行统计套利分析

5.3 时变协整模型在外汇市场上的统计套利实证分析

5.3.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻

5.3.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型

5.3.3 运用样本外日数据进行统计套利分析

5.4 时变协整模型在股指期货套利上的实证分析

5.4.1 建立时变系数ECM模型检测变点时刻

5.4.2 运用检测出的变点建立变结构协整模型

5.4.3 运用样本外高频数据进行统计套利分析

第6章 总结与展望

6.1 研究总结

6.2 本文研究的不足和展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文