基于混频数据的金融高阶矩建模及其应用研究

参考文献

6.2 研究展望

6.1 主要结论

6 结论与研究展望

5.4 本章小结

5.3 混频多因子高阶矩建模的经济价值评价

5.2 基于统计意义的混频多因子高阶矩建模的实证研究

5.1 研究背景

5 中国股票市场的混频多因子模型高阶矩投资组合研究

4.7 本章小结

4.6 不同高阶矩最优因子个数识别方法的模拟比较

4.5 蒙特卡洛模拟研究

4.4 数据处理与说明

4.3 混频因子模型最优因子个数筛选策略

4.2 混频因子模型高阶矩因子个数识别检验

4.1 高阶矩矩阵稀疏性检验

4 基于混频因子模型的高阶矩最优因子个数识别研究

3.5 本章小结

3.4 其他高阶矩估计方法简介

3.3 混频多因子模型高阶矩投资组合优化

3.2 混频多因子高阶矩模型

3.1 高阶矩的张量表达方法

3 基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法

2.4 高阶矩及其投资组合研究现状

2.3 最优因子个数识别研究现状

2.2 因子模型建模研究现状

2.1 混频模型建模研究现状

2 国内外研究现状

1.4 主要创新点

1.3 研究内容与结构安排

1.2 研究目的和研究意义

1.1 选题背景与问题提出

1 绪论

前言

作者简介

版权信息

封面

封面

版权信息

作者简介

前言

1 绪论

1.1 选题背景与问题提出

1.2 研究目的和研究意义

1.3 研究内容与结构安排

1.4 主要创新点

2 国内外研究现状

2.1 混频模型建模研究现状

2.2 因子模型建模研究现状

2.3 最优因子个数识别研究现状

2.4 高阶矩及其投资组合研究现状

3 基于混频因子模型的高阶矩建模及其估计方法

3.1 高阶矩的张量表达方法

3.2 混频多因子高阶矩模型

3.3 混频多因子模型高阶矩投资组合优化

3.4 其他高阶矩估计方法简介

3.5 本章小结

4 基于混频因子模型的高阶矩最优因子个数识别研究

4.1 高阶矩矩阵稀疏性检验

4.2 混频因子模型高阶矩因子个数识别检验

4.3 混频因子模型最优因子个数筛选策略

4.4 数据处理与说明

4.5 蒙特卡洛模拟研究

4.6 不同高阶矩最优因子个数识别方法的模拟比较

4.7 本章小结

5 中国股票市场的混频多因子模型高阶矩投资组合研究

5.1 研究背景

5.2 基于统计意义的混频多因子高阶矩建模的实证研究

5.3 混频多因子高阶矩建模的经济价值评价

5.4 本章小结

6 结论与研究展望

6.1 主要结论

6.2 研究展望

参考文献