| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·选题背景与意义 | 第11-12页 |
| ·股票价格时间序列研究回顾 | 第12-14页 |
| ·支持向量机研究回顾 | 第14-16页 |
| ·文章结构 | 第16-17页 |
| 第二章 股票价格时间序列的相空间重构研究 | 第17-35页 |
| ·相空间重构理论 | 第17-18页 |
| ·相空间重构的参数选择 | 第18-24页 |
| ·延迟时间 | 第18-22页 |
| ·嵌入维数 | 第22-24页 |
| ·股指时间序列的数据预处理 | 第24-28页 |
| ·研究数据的选取 | 第24页 |
| ·平稳化处理 | 第24-26页 |
| ·标准化处理 | 第26-28页 |
| ·股指时间序列的相空间重构 | 第28-29页 |
| ·相空间重构结果的判别 | 第29-35页 |
| ·关联维数 | 第30-31页 |
| ·最大Lyapunov指数 | 第31-34页 |
| ·相空间重构误差 | 第34-35页 |
| 第三章 基于相空间重构的支持向量回归机在股指时间序列预测中的应用 | 第35-54页 |
| ·混沌时间序列预测方法 | 第35页 |
| ·统计学习理论与支持向量机的基本理论 | 第35-44页 |
| ·VC维 | 第35-36页 |
| ·经验风险最小化 | 第36-37页 |
| ·结构风险最小化 | 第37-38页 |
| ·支持向量机 | 第38-44页 |
| ·支持向量回归机 | 第44-46页 |
| ·股指时间序列预测 | 第46-54页 |
| ·数据划分 | 第46-47页 |
| ·评价指标 | 第47-48页 |
| ·参数选择 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-53页 |
| ·结果分析 | 第53-54页 |
| 第四章 基于边界不对称型支持向量回归机的股指时间序列预测 | 第54-64页 |
| ·边界不对称型支持向量回归机 | 第54-56页 |
| ·边界的设定 | 第56页 |
| ·实验结果 | 第56-60页 |
| ·结果分析 | 第60-64页 |
| 第五章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·存在的问题和研究展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |