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基于贝叶斯—灰色预测理论的股指预测研究

中文摘要第10-11页
英文摘要第11-12页
第1章 绪论第13-20页
    1.1 课题研究的意义第13-14页
    1.2 相关领域研究现状第14-18页
        1.2.1 模型研究现状第14-16页
        1.2.2 金融数据预测研究现状第16-18页
    1.3 本文主要工作及创新点第18-19页
    1.4 本文组织结构第19页
    1.5 本章小结第19-20页
第2章 灰色模型第20-36页
    2.1 灰色模型概述第20-21页
    2.2 传统GM(1,1)模型第21-29页
        2.2.1 传统GM(1,1)模型原理第21-26页
        2.2.2 GM(1,1)的规律第26-28页
        2.2.3 GM(1,1)模型的特点第28-29页
    2.3 灰色Verhulst模型第29-33页
        2.3.1 Verhulst模型产生背景第29-30页
        2.3.2 灰色Verhulst模型原理第30-32页
        2.3.3 灰色Verhulst模型的特点第32-33页
    2.4 灰色离散Verhulst模型第33-34页
        2.4.1 灰色离散Verhulst模型产生背景第33页
        2.4.2 灰色离散Verhulst模型原理第33-34页
    2.5 本章小结第34-36页
第3章 贝叶斯方法第36-40页
    3.1 贝叶斯方法的渊源第36页
    3.2 贝叶斯因子第36-38页
        3.2.1 贝叶斯因子的定义第36-37页
        3.2.2 贝叶斯因子的判别标准第37-38页
    3.3 贝叶斯方法的限制第38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 贝叶斯-灰色模型预测股指第40-61页
    4.1 模型构建第40-44页
        4.1.1 模型产生的思考过程第40-42页
        4.1.2 选取灰色预测窗口长度的贝叶斯方法第42-44页
    4.2 模型应用第44-47页
        4.2.1 数据选取第44-45页
        4.2.2 贝叶斯-灰色预测模型的实际应用第45-47页
    4.3 初步实证第47-53页
        4.3.1 初步实证数据的选取第47页
        4.3.2 经典GM(1,1)预测模型与贝叶斯-GM(1,1)预测模型预测结果第47-50页
        4.3.3 灰色Verhulst模型以及贝叶斯灰色Verhulst模型的预测结果第50-52页
        4.3.4 灰色Verhulst预测模型问题分析第52-53页
    4.4 模型优化第53-55页
        4.4.1 优化方法第53-55页
        4.4.2 优化混合预测模型预测数据的选取第55页
    4.5 优化模型实证第55-60页
        4.5.1 混合模型预测结果第56-59页
        4.5.2 优化前后模型预测精确度对比第59-60页
    4.6 本章小节第60-61页
第5章 总结与展望第61-63页
    5.1 总结第61页
    5.2 展望第61-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-66页
学位论文评阅及答辩情况表第66页

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