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数据驱动的股指收益率与波动率的预测方法研究

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数据驱动的股指收益率与波动率的预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-13页
致谢第13-16页
插图清单第16-17页
表格清单第17-18页
第一章 绪论第18-28页
  · 研究背景及意义第18-21页
  · 国内外研究现状第21-25页
    · 灰色预测模型第21-22页
    · 统计回归第22-23页
    · 支持向量机第23-24页
    · GARCH模型第24-25页
  · 本文研究的主要方法第25-26页
  · 本文研究内容和创新点第26-28页
第二章 预测的基础理论与方法第28-52页
  · 常用的预测方法第28-46页
    · 灰色预测模型第28-30页
    · 偏最小二乘预测模型第30-32页
    · 时间序列预测模型第32-37页
    · 智能优化模型第37-46页
  · 数据的标准变换处理第46-49页
    · 中心化变换处理第47-48页
    · 无量纲化变换处理第48页
    · 标准化处理第48-49页
  · 预测误差的衡量标准第49-52页
第三章 基于灰色系统理论的股指收益率的预测方法研究第52-72页
  · 引言第52页
  · 建模知识准备第52-56页
    · 基函数第52-53页
    · 插值函数第53-54页
    · 均差与差分第54-55页
    · Newton均差插值第55页
    · Newton差分插值第55-56页
  · 基于缓冲修正的样条灰色模型的股指收益率的预测方法研究第56-66页
    · 问题的提出第56-57页
    · 模型的构建第57-61页
    · 仿真实验与结果分析第61-66页
    · 小结第66页
  · 基于缓冲修正的灰色组合插值的股指收益率的预测方法研究第66-72页
    · 问题的提出第66-67页
    · 模型的构建第67-68页
    · 仿真实验和结论分析第68-70页
    · 小结第70-72页
第四章 基于偏最小二乘回归算法的股指收益率的预测方法研究第72-100页
  · 引言第72页
  · 建模知识准备第72-76页
    · 典型相关分析第72-73页
    · 主成分分析第73-74页
    · 线性支持向量回归第74页
    · 非线性支持向量回归第74-76页
  · 基于偏最小二乘二次多项式理论的股指收益率的预测方法研究第76-85页
    · 问题的提出第76-77页
    · 模型的构建第77-79页
    · 仿真实验和结论分析第79-85页
    · 小结第85页
  · 基于偏最小二乘支持向量回归的股指收益率的预测方法研究第85-92页
    · 问题的提出第85页
    · 模型的构建第85-86页
    · 仿真实验和结论分析第86-92页
    · 小结第92页
  · 基于遗传优化偏最小二乘支持向量回归的股指收益率的预测方法研究第92-100页
    · 问题的提出第92-93页
    · 模型的构建第93-95页
    · 仿真实验与结论分析第95-99页
    · 小结第99-100页
第五章 基于GARCH族模型的金融时间序列的股指波动率的预测方法研究第100-126页
  · 引言第100页
  · 建模知识准备第100-102页
  · 基于模糊FEGARCH模型及不同分布假设的股指波动率的预测方法研究第102-116页
    · 问题的提出第103-104页
    · 模型的构建第104-110页
    · 仿真实验与结论分析第110-115页
    · 小结第115-116页
  · 基于EGARCH误差校正的WLS-SVR的股指波动率的预测方法研究第116-126页
    · 问题的提出第116页
    · 模型的构建第116-119页
    · 仿真实验与结果分析第119-122页
    · 小结第122-126页
第六章 总结与展望第126-128页
  · 总结第126-127页
  · 展望第127-128页
参考文献第128-138页
攻读学位期间从事的科研项目和发表的论文第138-139 页

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