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经济时间序列的趋势分析和实证研究

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经济时间序列的趋势分析和实证研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-15页
  1.1 研究背景和研究意义第9-11页
    1.1.1 社会消费品零售总额的研究背景和研究意义第9-10页
    1.1.2 上证综合指数的研究背景和研究意义第10-11页
  1.2 国内外研究概况第11-14页
    1.2.1 移动平均法第11页
    1.2.2 ARIMA模型(Box-Jenkins模型)第11页
    1.2.3 ARCH及其一系列衍生第11-12页
    1.2.4 神经网络方法第12页
    1.2.5 支持向量机方法第12-14页
  1.3 全文结构安排第14-15页
2 时间序列分析基础理论第15-23页
  2.1 ARlMA模型基本原理第15-16页
    2.1.1 白噪声过程第15页
    2.1.2 自相关函数第15页
    2.1.3 偏自相关函数第15-16页
  2.2 ARIMA模型的分类第16-17页
    2.2.1 自回归过程(AR模型)第16页
    2.2.2 移动平均过程(MA模型)第16-17页
    2.2.3 自回归移动平均过程(ARMA模型)第17页
    2.2.4 单积(整)自回归移动平均过程(ARIMA模型)第17页
  2.3 ARIMA模型建立步骤第17-18页
  2.4 季节时间序列(SARIMA)模型第18-19页
  2.5 ARCH模型基本原理第19-20页
  2.6 ARCH模型建立步骤第20-21页
  2.7 GARCH模型第21-22页
  2.8 本章小结第22-23页
3 统计学习理论与支持向量机第23-32页
  3.1 统计学习理论第23-24页
  3.2 支持向量机第24-28页
    3.2.1 线性支持向量机第25-27页
    3.2.2 非线性支持向量机第27-28页
  3.3 支持向量回归第28-31页
    3.3.1 ε -支持向量回归第29-30页
    3.3.2 υ -支持向量回归第30-31页
  3.4 本章小结第31-32页
4 社会消费品零售总额实证分析第32-47页
  4.1 社会消费品零售总额概述第32页
  4.2 社会消费品零售总额时间序列ARIMA模型分析第32-40页
    4.2.1 数据分析及预处理第33-35页
    4.2.2 检验处理后的序列第35-36页
    4.2.3 模型识别第36-37页
    4.2.4 模型参数估计第37-38页
    4.2.5 模型检验第38-39页
    4.2.6 估测结果第39-40页
  4.3 社会消费品零售总额时间序列SVM模型分析第40-43页
    4.3.1 数据标准化第40-41页
    4.3.2 划分样本集第41页
    4.3.3 核函数选择第41页
    4.3.4 选择参数以及建立模型第41-43页
    4.3.5 估测结果第43页
  4.4 利用混合模型分析社会消费品零售总额时间序列第43-45页
    4.4.1 ARIMA与支持向量机混合模型第43-45页
    4.4.2 实证分析第45页
  4.5 本章小结第45-47页
5 上证综合指数实证分析第47-58页
  5.1 上证综合指数第47页
  5.2 上证综合指数ARCH模型分析第47-52页
    5.2.1 数据选取及处理第48页
    5.2.2 平稳性分析和白噪声检验第48-49页
    5.2.3 检验时间序列的ARCH特性第49-51页
    5.2.4 模型确定第51页
    5.2.5 预测结果第51-52页
  5.3 上证综合指数的SVM回归分析第52-55页
    5.3.1 数据标准化第52页
    5.3.2 划分样本集第52-53页
    5.3.3 核函数及参数选择第53-54页
    5.3.4 建立模型第54-55页
  5.4 ARIMA与SVM结合模型第55-56页
  5.5 本章小结第56-58页
6 总结与展望第58-60页
  6.1 本文工作总结第58-59页
  6.2 将来研究的展望第59-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-65页
附录A第65-66页
附录B第66-68页
附录C第68-80页
在学期间发表的学术论文和研究成果第80-81页
详细摘要第81-100页

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