导读:本文包含了滚动样本论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:城市规模,中国西部,新型城镇化,成渝城市群
滚动样本论文文献综述
韩剑萍,苟思远,黄庆旭,何春阳,朱磊[1]（2019）在《成渝城市群近40年城市规模分布演变——基于K-S检验的滚动样本回归》一文中研究指出准确量化城市规模分布是城市空间规划和管理的重要基础。然而,由于长时序城市人口数据可比性差和城市样本的选择比较主观的原因,成渝城市群近40年的城市规模分布动态还不清晰。文章在订正成渝城市群地区近40年城市土地数据的基础上,基于K-S检验的滚动样本回归方法,多尺度分析了该区域城市规模分布动态。结果显示,成渝城市群1980—2015年城市土地面积由203 km~2增加到4 491 km~2,增长了21.09倍,年均增长率为9.3%。同期,城市群的城市规模分布总体上呈现集聚分布特征,帕累托系数值始终小于1。从时间动态来看,成渝城市群的城市规模分布表现出先集聚后均衡的特征。1980—2000年趋于集聚,帕累托系数从0.66下降到0.60。2000年后趋于均衡,帕累托系数上升到0.68。建议在未来成渝城市群规划建设中,通过交通路网建设,增强重庆和成都的辐射带动作用,带动中小城市的发展,逐渐形成等级规模结构完整协调的城市体系。(本文来源于《经济地理》期刊2019年08期）
张普,陈亮,蒋月娥[2]（2018）在《海峡两岸股票市场日历效应研究——基于滚动样本的实证分析》一文中研究指出运用GARCH模型和滚动样本检验方法,实证分析了自股权分置改革完成以来,沪深股市与台湾股票市场的星期效应和月度效应,研究了海峡两岸股票市场日历效应的时变特征,得出了稳定性较强的结论。研究发现:两岸股票市场都存在短暂星期一效应,台湾股市星期叁效应较为明显,沪深股市星期五效应较为明显;台湾股市具有明显的九月效应,但从2014年开始逐渐消失,沪深股市前期具有七月效应,中期具有六月效应。对海峡两岸股票市场日历效应的比较分析剔除了传统文化因素的影响,指出了两岸市场间在制度设计、信息披露、投资者理性等方面可能存在的差异。(本文来源于《常州大学学报(社会科学版)》期刊2018年01期）
徐映梅,高一铭,陈博[3]（2013）在《我国A股指数与恒生指数收益率特征及联动性分析——基于滚动样本Copula-GARCH-t模型》一文中研究指出本文运用Copula-GARCH-t模型分析了A股指数和恒生指数收益率和联动性特征。在建模时运用了滚动样本的方法建立模型,得到了各个参数的时变特征,以了解两市收益率及其联动性的变化情况。对收益率特征分析表明,恒生指数具有较低的自相关性,较高的波动性以及比较稳定的星期效应,但是A股指数在2008年后有更强的波动集群性。对联动性分析表明,2000年之前,两市只存在下尾相关性,2001年之后,两市的联动性在不断增强;极端事件对两市的影响具有不对称性,但是这种不对称性在不断减弱。(本文来源于《湖南社会科学》期刊2013年01期）
高一铭[4]（2012）在《基于滚动样本的我国沪深股市星期效应研究》一文中研究指出主要运用滚动样本建模的方法分析了上证综指和深证成指的星期效应。将连续交易日的第一天和最后一天识别为星期一和星期五,以此来分析星期效应的影响。首先分析收益率序列的特征,考虑到收益率序列的高波动性和非正态性,使用所有的样本建立GED-GARCH(1,1)模型,在全局层面考察星期效应。然后,使用不同的窗宽进行滚动建模,从收益率和波动率两方面考察星期效应的变化过程。通过分析发现,无论在上海市场还深圳市场,星期五效应若显着,绝大多数时间都对收益率产生正向的影响。而星期一效应在两市都发生过反转,上海市场是由正转负,而深圳市场则恰好相反。从对波动率的影响来看,星期一效应给两市引入了更多的波动。从星期效应的发展趋势来看,无论是对收益率还是对波动率,其影响都在逐渐减弱。(本文来源于《中南财经政法大学研究生学报》期刊2012年04期）
缪乐山[5]（2009）在《中国股票市场周内效应研究》一文中研究指出有效市场理论是金融学的基石之一,但是在现实经济中却存在许多挑战这一理论基石的经济异象,其中之一就是周内效应现象。周内效应是指周内某一交易日的收益率明显地高于或低于其他交易日,并且这一现象长期存在。根据有效市场理论,投资者是理性的,若各交易日的收益率存在差异,就会导致无风险套利机会的出现,理性的投资者会察觉这一机会并进行无风险套利活动,从而促使市场的均衡,消除这种差异。然而,大量的实证研究发现,现实经济中周内效应广泛存在。回顾国内外相关文献,我们发现现有的尤其是有关中国股票市场周内效应的研究存在以下几个值得继续深入的地方:一是研究工具选择上,现有绝大部分研究要么使用线性回归模型,要么使用GARCH模型,而收益率非正态分布特征以及统计检验缺乏金融经济学理论基础使得这些工具的分析受到挑战;二是数据的选取上,不同的研究者选取的市场指数各不相同,以及所选取的数据区间也千差万别,因此使得无法辨别数据选取对分析结论是否存在影响。鉴于此,本文运用随机占优方法对中国股市的周内效应进行实证分析,随机占优方法有两个优点:一是不需要收益率服从正态分布的假设;二是随机占优方法对投资者效用函数的假设具有一般性,一阶随机占优要求投资者为非满足性,二阶随机占有要求投资者风险厌恶,而这些都符合市场上绝大部分投资者的效用函数特征。其次,在数据的选取上,采用滚动样本的方法,这种方法能有效排除历史数据的累积对样本中新信息的掩盖,以检验周内效应是否具有时间的稳定性;同时对各个指数进行横向的比较,以验证指数选取对周内效应的分析结论是否存在影响。我们通过分析得出以下结论。第一,中国股票市场存在周内效应,并且周内效应表现形式比较稳定,收益率高的交易日多出现在周叁和周五,收益率低的交易日多出现在周四和周二;第二,周内各日的占优关系基本都在二阶的基础上能得到判断,也就说明占优分析结论可以被认为是的市场投资者的偏好决策;第叁,通过各指数的横向比较分析发现,运用其他市场指数得出的结论与上证综合指数和深圳成份指数分析结论一致,因此指数的选取对结论不存在影响。第四,通过滚动样本分析发现,周内效应表现形式具有稳定性,但是周内各日收益率分布具有前低后高向前高后低变化的趋势。(本文来源于《厦门大学》期刊2009-04-01）
李丹,赵媛[6]（2008）在《对中国国际入境旅游市场的滚动样本预测——基于季节效应ARIMA模型》一文中研究指出入境旅游市场的发展能够促进我国经济社会的可持续发展,入境客流量的精确预测和分析对旅游规划与管理具有重要意义。鉴于现有文献大多采用年度数据进行预测等问题,采用新的包含季节变量的ARIMA模型对6个我国主要入境旅游客源国1990～2006年间的数据进行回归分析,并采用滚动样本方法进行样本外动态预测,回归模型以及预测结果均表明该模型能够很好地拟合数据,对旅游预测可行且十分有效。(本文来源于《经济问题》期刊2008年06期）
张兵[7]（2005）在《中国股市日历效应研究:基于滚动样本检验的方法》一文中研究指出本文运用了滚动样本检验方法研究股票市场的日历效应,并且充分考虑到收益率的统计特征,采用了基于广义误差分布的GARCH模型。创新性的方法可以准确反映出日历效应的时变特征,得出稳健性最强的结论。中国股市的星期五效应从1998年开始逐渐消失,星期二效应只是出现在市场的早期,星期一的波动最大;总体不具有明显的月份效应,小公司一月效应较为显着,但风险最大。某种日历效应一旦被提出,该效应从此后就不再显着。(本文来源于《金融研究》期刊2005年07期）
张兵,周敏,李玲[8]（2005）在《股市波动不对称性:基于滚动样本检验方法的研究》一文中研究指出本文运用滚动样本检验方法,发现中国股市的波动不对称性是随着时间演变的,1997年之后,中国股市的波动不对称性与成熟市场趋同,“杠杆效应”显着。研究还发现,波动不对称性与市场所处的牛、熊市状态无关,与政府干预、投资者行为等因素密切相关。(本文来源于《经济管理》期刊2005年04期）
滚动样本论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
运用GARCH模型和滚动样本检验方法,实证分析了自股权分置改革完成以来,沪深股市与台湾股票市场的星期效应和月度效应,研究了海峡两岸股票市场日历效应的时变特征,得出了稳定性较强的结论。研究发现:两岸股票市场都存在短暂星期一效应,台湾股市星期叁效应较为明显,沪深股市星期五效应较为明显;台湾股市具有明显的九月效应,但从2014年开始逐渐消失,沪深股市前期具有七月效应,中期具有六月效应。对海峡两岸股票市场日历效应的比较分析剔除了传统文化因素的影响,指出了两岸市场间在制度设计、信息披露、投资者理性等方面可能存在的差异。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
滚动样本论文参考文献
[1].韩剑萍,苟思远,黄庆旭,何春阳,朱磊.成渝城市群近40年城市规模分布演变——基于K-S检验的滚动样本回归[J].经济地理.2019
[2].张普,陈亮,蒋月娥.海峡两岸股票市场日历效应研究——基于滚动样本的实证分析[J].常州大学学报(社会科学版).2018
[3].徐映梅,高一铭,陈博.我国A股指数与恒生指数收益率特征及联动性分析——基于滚动样本Copula-GARCH-t模型[J].湖南社会科学.2013
[4].高一铭.基于滚动样本的我国沪深股市星期效应研究[J].中南财经政法大学研究生学报.2012
[5].缪乐山.中国股票市场周内效应研究[D].厦门大学.2009
[6].李丹,赵媛.对中国国际入境旅游市场的滚动样本预测——基于季节效应ARIMA模型[J].经济问题.2008
[7].张兵.中国股市日历效应研究:基于滚动样本检验的方法[J].金融研究.2005
[8].张兵,周敏,李玲.股市波动不对称性:基于滚动样本检验方法的研究[J].经济管理.2005