基于高阶矩的金融时间序列波动持续性研究的开题报告一、选题背景及意义金融市场的波动持续性研究是金融领域的重要研究内容之一，其中时间序列分析是一种重要方法。传统的时间序列分析方法主要采用平稳性和自相关性等指标来衡量时间序列的波动持续性，但是这些方法存在一些缺陷，如无法很好地反映金融市场中复杂的非线性关系和异方差性等问题。因此，提出一种新的时间序列分析方法，有效地解决这些问题，对金融市场的波动持续性研究具有重要的意义。二、研究目的及内容本研究旨在基于高阶矩的金融时间序列波动持续性进行研究，通过应用高阶矩，将传统时间序列分析方法中的一些缺陷进行改进，提高研究的准确性和可靠性。具体研究内容包括：1.综述金融时间序列波动持续性的主要研究方法与研究现状，评述它们各自的优缺点，引出本研究的方法。2.研究高阶矩的概念和应用原理，将高阶矩引入金融时间序列的分析中。3.构建高阶矩模型，应用该模型对金融时间序列波动持续性进行研究。4.选取具有代表性的金融时间序列，分别采用传统时间序列分析方法和高阶矩模型进行模拟分析，比较两种方法的精确性和可信度。三、研究方法本研究将采用理论分析和数值模拟相结合的方法，并通过计算机仿真进行实验验证。四、研究预期成果1.提出基于高阶矩的时间序列分析方法，有效弥补了传统方法中的一些缺陷。2.通过实验验证，明确高阶矩模型在金融时间序列波动持续性研究方面的优势和应用前景。3.为金融市场的理论研究和实践应用提供了新的思路和方法。五、研究进度安排1.第一阶段（4周）：系统梳理金融时间序列波动持续性的主要研究方法和现状，并评述各自的优缺点，形成文献综述。2.第二阶段（8周）：研究高阶矩的概念和应用原理，引入高阶矩理论到金融时间序列分析中。构建高阶矩模型，分析其特点和应用价值。3.第三阶段（8周）：选取具有代表性的金融时间序列数据，分别采用传统方法和高阶矩模型进行分析和对比。4.第四阶段（4周）：总结分析结果，撰写科研成果论文。六、参考文献[1]BaillieRT，LettermanRG.Long-memoryprocessesandfractionalintegrationineconometrics[J].JournalofEconometrics，1992，52(1-2):207-224.[2]ChenCWS.Extremevaluetheoryandvalue-at-risk:relativeperformanceinemergingmarkets[J].Managementscience，2001，47(12):1699-1717.[3]EngleRF.AutoregressiveconditionalheteroscedasticitywithestimatesofthevarianceofUnitedKingdominflation[J].Econometrica:JournaloftheEconometricSociety，1982，50(4):987-1007.[4]KrolzigHM，HendryDF.Computerautomationofgeneral-to-specificmodelselectionprocedures[J].JournalofEconomicDynamicsandControl，2001，25(6-7):831-866.[5]ZhangY.Longmemoryorspurious?Acomparativestudyontheperformanceofvolatilitymodels[J].JournalofEmpiricalFinance，2006，13(6):641-663.