时间序列奇异点趋势方向研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文创新 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| 第二章 时间序列及其模式表示 | 第14-24页 |
| ·时间序列 | 第14-21页 |
| ·时间序列定义 | 第14-16页 |
| ·时间序列特点及其建立 | 第16-18页 |
| ·时间序列分析及作用 | 第18-21页 |
| ·时间序列的模式表示 | 第21-23页 |
| ·时间序列的频域表示 | 第21页 |
| ·时间序列的奇异值表示 | 第21-22页 |
| ·时间序列的符号化表示 | 第22页 |
| ·时间序列的分段线性表示 | 第22-23页 |
| ·本章小节 | 第23-24页 |
| 第三章 奇异点挖掘的基础及算法 | 第24-34页 |
| ·奇异点挖掘的定义 | 第24-25页 |
| ·奇异点的挖掘过程 | 第25-26页 |
| ·奇异点挖掘算法 | 第26-31页 |
| ·基于统计的奇异点挖掘方法 | 第27-28页 |
| ·基于距离的奇异点挖掘方法 | 第28-29页 |
| ·基于偏差的奇异点挖掘方法 | 第29-30页 |
| ·基于密度的奇异点挖掘方法 | 第30-31页 |
| ·基于聚类的奇异点挖掘方法 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-34页 |
| 第四章 证券时间序列奇异点识别及趋势分析 | 第34-46页 |
| ·建模思想 | 第34-35页 |
| ·基于滑动窗口的局部奇异点方向判别算法 | 第35-37页 |
| ·实验结果分析 | 第37-45页 |
| ·奇异点与信息的关系 | 第37-40页 |
| ·奇异点对时间序列趋势影响 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于奇异点方向的趋势分析 | 第46-54页 |
| ·奇异点后时间序列趋势分析 | 第46-47页 |
| ·多周期收益率 | 第47-49页 |
| ·奇异点后短期趋势聚类 | 第49-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作 | 第54页 |
| ·不足和展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 攻读学位期间作者的工作成果 | 第62页 |
