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时间序列分析方法研究与其在中美汇率预测的应用

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时间序列分析方法研究与其在中美汇率预测的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-13页
  · 选题的背景第8-9页
  · 研究的目的与意义第9页
  · 国内外研究现状第9-11页
    · 时间序列分析方法国内外的研究第9-10页
    · 国内外的汇率研究第10-11页
  · 主要工作与技术方法第11-13页
    · 论文的主要工作第11页
    · 论文的技术方法第11-13页
2 时间序列分析的基本概念与模型第13-21页
  · 时间序列分析的基本概念第13-14页
    · 时间序列和随机过程第13页
    · 均值、方差和协方差第13页
    · 平稳性第13-14页
    · 趋势和季节性第14页
  · 平稳时间序列模型第14-17页
    · 一般线性过程第14-15页
    · 自回归(AR)模型第15-16页
    · 滑动平均(MA)模型第16页
    · 自回归滑动平均(ARMA)模型第16-17页
  · 非平稳时间序列模型第17-18页
    · 差分平稳化第17页
    · 求和自回归滑动平均(ARIMA)模型第17-18页
    · 其他变换第18页
  · 条件异方差时间序列模型第18-21页
    · ARCH模型第18-19页
    · GARCH模型第19-21页
3 建立模型第21-29页
  · ARIMA模型的建立第21-26页
    · 相关函数与AIC和BIC第21-23页
    · 模型的识别第23-24页
    · 参数估计第24-25页
    · 模型诊断第25页
    · 模型预测第25-26页
  · GARCH模型的建立第26-29页
    · 模型识别第26页
    · 参数估计第26-27页
    · 模型诊断第27-29页
4 实例分析第29-44页
  · 数据的选取第29页
  · 数据的初步分析第29-32页
  · ARIMA模型方法的分析与预测第32-39页
    · ARIMA模型的定阶问题第32-33页
    · ARIMA模型的参数估计第33-34页
    · ARIMA模型的显著性检验第34-37页
    · ARIMA模型的预测第37-39页
  · GARCH模型方法的分析与预测第39-44页
    · GARCH模型的条件检验第39-41页
    · GARCH模型的拟合第41-42页
    · GARCH模型的预测第42-44页
结论第44-45页
参考文献第45-47页
致谢第47-48页

本篇论文共48页,点击这进入下载页面
 
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