基于SVM和混沌理论的汇率预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·课题研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究综述 | 第10-12页 |
| ·汇率混沌的研究现状 | 第10-11页 |
| ·汇率预测的研究现状 | 第11页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容与结构 | 第12-13页 |
| ·本文的创新之处 | 第13-14页 |
| 第二章 混沌和非线性 | 第14-29页 |
| ·混沌 | 第14-22页 |
| ·混沌理论的起源与发展 | 第14页 |
| ·混饨的定义 | 第14-16页 |
| ·混沌的基本特征及度量 | 第16-18页 |
| ·混沌系统的预测 | 第18页 |
| ·相空间重构 | 第18-20页 |
| ·计算最大Lyapunov 指数的小数据量方法 | 第20-21页 |
| ·计算关联维数的G-P 算法 | 第21-22页 |
| ·替代数据法与非线性检验 | 第22-28页 |
| ·替代数据法的基本原理 | 第23页 |
| ·零假设及其替代数据的产生 | 第23-27页 |
| ·检验统计量的选择 | 第27-28页 |
| ·统计检验方法 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 支持向量机理论概述 | 第29-41页 |
| ·统计学习介绍 | 第29-34页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第29-31页 |
| ·推广的界和VC 维 | 第31-33页 |
| ·结构风险最小化 | 第33-34页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第34-36页 |
| ·支持向量机回归理论 | 第36-40页 |
| ·SVM 回归模型 | 第36-38页 |
| ·损失函数 | 第38-39页 |
| ·核函数 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 汇率序列混沌性实证研究 | 第41-47页 |
| ·数据选取与处理 | 第41-43页 |
| ·数据的选取与趋势的消除 | 第41-42页 |
| ·相空间图 | 第42-43页 |
| ·汇率波动混沌特征量的计算 | 第43-45页 |
| ·最大Lyapunov 指数 | 第43页 |
| ·关联维数 | 第43-45页 |
| ·替代数据法测试非线性 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| 第五章 基于相空间重构和支持向量机组合的汇率预测 | 第47-54页 |
| ·支持向量机模型 | 第47-49页 |
| ·模型中的参数的选择 | 第49页 |
| ·基于相空间重构和支持向量机回归的组合预测模型 | 第49-50页 |
| ·预测实例及结果 | 第50-53页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| 第六章 结束语 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
