| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·相关文献综述 | 第14-19页 |
| ·非线性科学研究概述 | 第14-15页 |
| ·汇率行为描述与预测研究 | 第15-17页 |
| ·基于混沌理论的汇率研究 | 第17-18页 |
| ·基于支持向量机的汇率研究 | 第18-19页 |
| ·研究思路及研究内容 | 第19-21页 |
| ·研究思路 | 第19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| 第2章 相关理论与技术方法及其分析 | 第21-40页 |
| ·混沌理论概述 | 第21-27页 |
| ·混沌的定义 | 第21-22页 |
| ·混沌的基本特征 | 第22-23页 |
| ·混沌时间序列的判别 | 第23-27页 |
| ·相空间重构技术分析 | 第27-32页 |
| ·相空间重构原理 | 第27-29页 |
| ·相空间重构参数估计方法 | 第29-32页 |
| ·支持向量机分析 | 第32-37页 |
| ·机器学习问题与经验风险 | 第32-33页 |
| ·VC 维与结构风险最小化 | 第33-34页 |
| ·支持向量机分类 | 第34-35页 |
| ·支持向量机回归 | 第35-37页 |
| ·相关理论方法与汇率研究 | 第37-40页 |
| ·相关理论方法对汇率研究的启示 | 第37-38页 |
| ·相关理论方法在汇率研究中的具体应用 | 第38-40页 |
| 第3章 基于混沌分析的人民币汇率行为特征研究 | 第40-49页 |
| ·人民币汇率行为特征的混沌分析方法 | 第40-42页 |
| ·R/S 分析方法 | 第40-41页 |
| ·相关维分析方法 | 第41-42页 |
| ·Lyapunov 指数分析方法 | 第42页 |
| ·人民币汇率行为混沌特征的实证分析 | 第42-47页 |
| ·数据选区及处理 | 第42-43页 |
| ·相空间重构参数估计 | 第43-44页 |
| ·人民币兑美元汇率R/S 分析 | 第44-45页 |
| ·人民币兑美元汇率相关维分析 | 第45-46页 |
| ·人民币兑美元汇率最大Lyapunouv 指数分析 | 第46-47页 |
| ·人民币汇率行为混沌特征实证结果分析 | 第47-49页 |
| 第4章 人民币汇率混沌时序的SVR 模型的构建 | 第49-55页 |
| ·样本数据预处理 | 第49-50页 |
| ·数据归一化处理 | 第49-50页 |
| ·训练集构建 | 第50页 |
| ·SVR 模型核函数的选择 | 第50-51页 |
| ·SVR 模型参数选择 | 第51-52页 |
| ·惩罚参数与核参数对预测效果的影响 | 第51-52页 |
| ·模型最优参数的确定 | 第52页 |
| ·支持向量机预测模型 | 第52-55页 |
| ·支持向量机网络结构 | 第52-53页 |
| ·SVR 预测模型逻辑结构 | 第53-55页 |
| 第5章 基于SVR 模型的人民币汇率预测实证研究 | 第55-62页 |
| ·预测效果评价指标 | 第55-56页 |
| ·预测实证结果分析 | 第56-57页 |
| ·与其它预测模型的对比分析 | 第57-60页 |
| ·基于 Lyapunov 指数的预测方法 | 第57-58页 |
| ·基于 Volterra 级数的自适应预测方法 | 第58页 |
| ·基于径向基函数的神经网络预测方法 | 第58-59页 |
| ·预测效果对比分析 | 第59-60页 |
| ·模型预测性能的显著性检验 | 第60-62页 |
| ·D-M 测试 | 第60-61页 |
| ·H-M 测试 | 第61页 |
| ·显著性检验 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录) | 第70-71页 |
| 附录B(攻读学位期间所参与的科研项目) | 第71-72页 |
| 附录C(相关 Matlab 程序) | 第72-80页 |