EMD-ARIMA模型及其在小商品价格指数预测中的应用研究

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EMD-ARIMA模型及其在小商品价格指数预测中的应用研究

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EMD-ARIMA模型及其在小商品价格指数预测中的应用研究

论文目录
摘要	第1-8页
abstract	第8-10页
第1章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 文献综述	第11-14页
1.2.1 时间序列分析的发展历史与研究现状	第11-12页
1.2.2 经验模态分解的发展历史与研究现状	第12-14页
1.2.3 义乌小商品价格指数的研究现状	第14页
1.3 本文的主要内容	第14-16页
1.3.1 本文的结构	第14-15页
1.3.2 本文的创新与可优化方向	第15-16页
第2章时间序列建模简析	第16-22页
2.1 时间序列的预处理	第16-17页
2.1.1 平稳时间序列	第16页
2.1.2 ADF检验法	第16-17页
2.1.3 非平稳时间序列转换方法	第17页
2.2 平稳时间序列模型	第17-18页
2.2.1 基本概念	第17-18页
2.2.2 ARMA模型的简介	第18页
2.3 扩展的自相关系数定阶法	第18-20页
2.4 非平稳时间序列模型	第20-21页
2.4.1 差分	第20页
2.4.2 ARIMA模型的简介	第20页
2.4.3 ARCH模型的简介	第20-21页
2.4.4 GARCH模型的简介	第21页
2.5 本章小结	第21-22页
第3章时间序列的经验模态分解	第22-32页
3.1 基本概念	第22-23页
3.1.1 瞬时频率	第22页
3.1.2 本征模态函数	第22-23页
3.1.3 特征时间尺度	第23页
3.2 经验模态分解的基本原理	第23-27页
3.2.1 经验模态分解的基本思想	第23页
3.2.2 经验模态分解的基本理论与算法	第23-27页
3.2.3 IMF筛选过程停止准则	第27页
3.2.4 经验模态分解终止准则	第27页
3.3 经验模态分解的特点	第27-29页
3.3.1 经验模态分解的自适应性	第27-28页
3.3.2 经验模态分解的滤波性	第28页
3.3.3 经验模态分解的完备性	第28页
3.3.4 本征模态函数的正交性	第28-29页
3.4 EMD-ARIMA模型的建立	第29-31页
3.4.1“EMD-ARIMA-重构”方案的建模思路	第29-30页
3.4.2“EMD-重构-ARIMA”方案的建模思路	第30-31页
3.5 本章小结	第31-32页
第4章 EMD-ARIMA模型的实证分析研究	第32-55页
4.1 数据来源	第32页
4.2 基于EMD-ARIMA模型的细分化预测建模	第32-44页
4.2.1 EMD分解与白噪声检验	第32-33页
4.2.2 IMF与趋势量的平稳性检验	第33-35页
4.2.3 平稳分量的ARMA模型	第35-42页
4.2.4 非平稳分量的ARIMA模型	第42-44页
4.3 基于EMD-ARIMA模型的一次性预测建模	第44-46页
4.4 小商品价格指数的GARCH模型	第46-51页
4.5 模型的预测误差分析	第51-54页
4.5.1 模型预测的评价标准	第51-52页
4.5.2 三种方案的预测误差对比	第52-54页
4.6 本章小结	第54-55页
第5章总结与展望	第55-58页
5.1 论文总结	第55-56页
5.2 研究展望	第56-58页
参考文献	第58-61页
附录	第61-62页
致谢	第62-63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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