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1．绪论1

1.1　证券市场有效性的概念作用1

1.2　证券市场有效性研究现状3

1.2.1　随机游走模型3

1.2.2　有效市场假设（EMH）4

1.2.3　证券市场有效性面临的问题11

1.2.4　信息传递及其规律12

1.2.5　信息传递和证券市场有效性的提高20

1.2.6　证券市场预测定量模型26

1.3　本书的主要工作及结构安排28

1.3.1　本书的主要工作28

1.3.2　本书的结构安排31

2．统计学基础33

2.1　随机变量、随机游走及ITO过程33

2.1.1　随机变量及分布函数33

2.1.2　正态分布和随机游走37

2.1.3　常用分布39

2.1.4　股票收益率和风险的度量41

2.1.5　ITO过程及ITO定理43

2.2　序列相关随机过程的渐进性质44

2.3　预测原理47

2.3.1　基于线性投影的预测47

2.3.2　线性投影和最小二乘回归47

2.4　假设检验的基本原理50

2.5　动态系统状态空间表示和卡尔曼滤子52

2.5.1　动态系统状态空间表示52

2.5.2　卡尔曼滤子53

2.5.3　运用卡尔曼滤子计算似然函数55

3．政策信息对证券市场的影响56

3.1　宏观政策与宏观政策效应的理论界定58

3.2　“政策效应”与“政策市”59

3.3　“政策效应”与“政策效率”62

3.4　政策信息与证券价格之关系65

3.5　中国证券市场宏观政策行为的形成机制66

3.6　波动点研究方法72

3.7　事件研究方法80

3.8　中国证券市场宏观政策评价85

4．上市公司信息披露对证券市场的影响87

4.1　上市公司会计信息披露制度及其作用89

4.2　信息披露制度的历史演变及国外信息披露制度91

4.3　我国证券市场信息披露制度及存在问题96

4.4　中美证券市场信息披露现状的对比99

4.5　信息披露与证券价格波动实证102

4.5.1　数据来源102

4.5.2　检验方法及结果103

5．证券市场有效性的统计学研究106

5.1　数据的预处理107

5.2　DICKEY-FULLER检验107

5.3　扩展的DICKEY-FULLER检验112

5.4　PEARSON相关系数法检验119

5.5　检验结果120

6．证券市场有效性的非线性方法研究121

6.1　盒维数与网格维数122

6.2　统计自相似与布朗运动的盒维数124

6.3　盒维数的估计方法及证券运动的盒维数126

6.3.1　算法思想127

6.3.2　算法步骤128

6.3.3　证券运动的盒维数129

6.4　证券市场有效性检验的R/S分析方法131

6.4.1　R/S分析法的基本原理和方法131

6.4.2　数据和数据处理及结果分析133

7．证券市场有效性的收益模型研究135

7.1　现有收益模型方法评析及“收益—风险”模型的提出136

7.1.1　“过滤法则”研究方法136

7.1.2　共同基金收益率研究方法137

7.1.3　“收益—风险”模型的提出138

7.2　超额收益的相关数据研究140

7.2.1　证券价格及成交量之间相互关系模型141

7.2.2　价格变化序度、成交量变化序度及振幅序度145

7.3　超额收益证券提取方法研究148

7.3.1　时间序列数据集属性函数和超额收益148

7.3.2　时间序列数据集属性形态150

7.3.3　属性形态聚类和超额收益的相关性分析157

7.3.4　决策树和超额收益证券提取158

7.4　超额收益的检验162

7.4.1　方差检验162

7.4.2　均值的检验172

8．我国证券市场有效性低的原因分析175

8.1　证券市场无效性的运行机制原因研究175

8.1.1　基于市场博弈的证券市场微观结构分析176

8.1.2　基于动态理性预期的证券市场运行机制的研究178

8.1.3　证券市场的非稳态供、求特征及非稳态均衡分180

8.2　我国证券市场效率低的自身原因187

8.2.1　股本结构不合理187

8.2.2　信息披露不完善188

8.2.3　监管体系不健全190

9．基于状态空间表示的组合建模预测192

9.1　状态空间组合模型的建立192

9.1.1　趋势变量模型193

9.1.2　平稳自回归变量模型193

9.1.3　随机变量模型194

9.1.4　组合模型196

9.1.5　参数的估计199

9.2　应用200

10．结束语202

参考文献206