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