| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 1 引言 | 第9-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-18页 |
| 1.3.1 国际石油价格的形成机制 | 第12页 |
| 1.3.2 国际石油价格波动的特征 | 第12-14页 |
| 1.3.3 国际石油价格的预测 | 第14-17页 |
| 1.3.4 文献评述 | 第17-18页 |
| 1.4 研究方法、研究内容及研究框架 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4.3 研究框架 | 第20-21页 |
| 1.5 研究的创新与不足 | 第21-22页 |
| 1.5.1 创新之处 | 第21页 |
| 1.5.2 不足之处 | 第21-22页 |
| 2 国际石油价格及其波动特征分析和预测方法相关理论 | 第22-37页 |
| 2.1 国际石油价格相关理论 | 第22页 |
| 2.2 国际石油价格波动特征分析模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 线性GARCH族模型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 非线性GARCH族模型 | 第24-25页 |
| 2.3 国际石油价格预测模型 | 第25-36页 |
| 2.3.1 博克思-詹金斯法 | 第26-29页 |
| 2.3.2 支持向量机 | 第29-33页 |
| 2.3.3 遗传算法(GA) | 第33页 |
| 2.3.4 GA优化SVM | 第33-34页 |
| 2.3.5 ARIMA-SVM基本原理 | 第34-36页 |
| 2.4 模型预测性能评估指标 | 第36-37页 |
| 3 国际石油价格波动特征实证分析 | 第37-52页 |
| 3.1 数据选取 | 第37-38页 |
| 3.2 整体样本区间波动特征分析 | 第38-44页 |
| 3.2.1 统计特征分析 | 第38-42页 |
| 3.2.2 模型参数估计 | 第42-44页 |
| 3.3 子样本区间波动特征分析 | 第44-50页 |
| 3.3.1 统计特征分析 | 第45-48页 |
| 3.3.2 模型参数估计 | 第48-50页 |
| 3.4 实证结论 | 第50-52页 |
| 4 国际石油价格预测模型实证分析及对比 | 第52-61页 |
| 4.1 基于ARIMA模型的实证分析 | 第52-56页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第52-54页 |
| 4.1.2 模型定阶 | 第54页 |
| 4.1.3 模型检验 | 第54-55页 |
| 4.1.4 预测结果与分析 | 第55-56页 |
| 4.2 基于ARIMA-SVM模型的实证分析 | 第56-57页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第56页 |
| 4.2.2 预测结果与分析 | 第56-57页 |
| 4.3 基于SVM参数优化的ARIMA-SVM模型的实证分析 | 第57-59页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第57-58页 |
| 4.3.2 预测结果与分析 | 第58-59页 |
| 4.4 预测结果比较 | 第59-60页 |
| 4.5 实证结论 | 第60-61页 |
| 5 研究结论与展望 | 第61-64页 |
| 5.1 研究结论 | 第61-63页 |
| 5.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 后记 | 第68-69页 |