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基于COPULA方法提取非线性时间序列的趋势项

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基于COPULA方法提取非线性时间序列的趋势项
论文目录
 
摘要第1-5 页
Abstract第5-8 页
引言第8-9 页
1 Copula知识准备第9-11 页
  · Copula函数简介第9 页
  · Copula函数定义及相关定理第9-11 页
2 衡量模型的构造第11-14 页
  · 模型构造思路第11 页
  · 模型构造过程第11-12 页
  · 理论最优估计第12-14 页
3 基于IAE提取趋势项第14-19 页
  · h-步平滑法第14-16 页
    · 基本思想第14-15 页
    · h-步平滑法在股市上的应用第15-16 页
  · 指数加权平均法第16-18 页
    · 基本思想第16-17 页
    · 指数加权平均法在股市上的应用第17-18 页
  · 两种方法比较第18-19 页
4 寻找函数关系第19-29 页
  · 线性回归法第19-21 页
    · 基本思想第19 页
    · 线性回归法的预测第19-21 页
  · 二次多项式方法第21-22 页
    · 基本思想第21 页
    · 二次多项式法的预测第21-22 页
  · 分段线性法第22-23 页
    · 基本思想第22 页
    · 分段线性法的预测第22-23 页
  · 动力系统方法第23-29 页
    · 基本思想第23-24 页
    · 延迟时间间隔的确定第24-25 页
    · 嵌入维数的确定第25 页
    · 估计函数关系第25-26 页
    · 动力系统在股市上的应用第26-29 页
结论第29-30 页
参考文献第30-32 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第32-33 页
致谢第33-34 页

本篇论文共34页,点击这进入下载页面
 
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