摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第15-28页 |
1.1 研究背景 | 第15-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-24页 |
1.2.1 统计学范畴的研究现状 | 第17-18页 |
1.2.2 智能计算范畴的研究现状 | 第18-21页 |
1.2.3 组合方法的研究现状 | 第21-22页 |
1.2.4 研究情况评述 | 第22-24页 |
1.3 研究的目的及意义 | 第24-25页 |
1.4 研究内容及结构安排 | 第25-26页 |
1.4.1 研究内容 | 第25页 |
1.4.2 论文结构 | 第25-26页 |
1.5 主要创新点 | 第26-28页 |
第二章 预测的理论回顾与总结 | 第28-52页 |
2.1 预测理论回顾 | 第28-31页 |
2.1.1 预测的概念 | 第28-29页 |
2.1.2 预测的类型 | 第29页 |
2.1.3 预测的基本原则 | 第29-30页 |
2.1.4 预测建模的基本步骤 | 第30-31页 |
2.2 常用预测模型概述 | 第31-51页 |
2.2.1 自回归模型(AR) | 第31-36页 |
2.2.2 自回归滑动平均模型(ARMA) | 第36-39页 |
2.2.3 神经网络模型 | 第39-40页 |
2.2.4 支持向量机模型(SVM) | 第40-43页 |
2.2.5 符号时间序列预测法(STSA) | 第43-49页 |
2.2.6 马尔科夫链的基本理论 | 第49-51页 |
2.3 本章小结 | 第51-52页 |
第三章 经济时间序列模型误差的处理与解决方法基础 | 第52-73页 |
3.1 误差的产生 | 第52-56页 |
3.1.1 误差的来源 | 第52-53页 |
3.1.2 误差的主要测量方式 | 第53-54页 |
3.1.3 误差的自相关性分析 | 第54-56页 |
3.2 误差序列处理方法基础 | 第56-60页 |
3.2.1 传统经济计量模型的控制措施 | 第56-58页 |
3.2.2 自然科学中的误差预测与补偿 | 第58-60页 |
3.3 本研究的误差控制方法基础 | 第60-71页 |
3.3.1 TEI@I 方法论 | 第61页 |
3.3.2 希尔伯特黄变换 | 第61-71页 |
3.4 本章小结 | 第71-73页 |
第四章 基于误差校正的非线性预测模型及应用 | 第73-116页 |
4.1 模型的思路与方法 | 第73-76页 |
4.1.1 问题的提出 | 第73-74页 |
4.1.2 基于误差校正的预测方法思路 | 第74-76页 |
4.2 模型参数的选择 | 第76-91页 |
4.2.1 基于网格搜索法(GS)的参数选择 | 第76-77页 |
4.2.2 基于遗传算法(GA)的参数选择 | 第77-79页 |
4.2.3 基于粒子群算法(PSO)的参数选择 | 第79-81页 |
4.2.4 基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)的参数选择 | 第81-87页 |
4.2.5 参数算法的测试 | 第87-91页 |
4.3 初步预测准备 | 第91-98页 |
4.3.1 样本的选取 | 第91-92页 |
4.3.2 初步预测 | 第92-95页 |
4.3.3 几种预测方法的比较 | 第95-98页 |
4.4 误差序列的分解处理 | 第98-99页 |
4.5 误差结果的反馈 | 第99-105页 |
4.5.1 基于 TECP 方法的结果反馈 | 第99-102页 |
4.5.2 基于 FECP 方法的结果反馈 | 第102-105页 |
4.6 鲁棒性检验 | 第105-110页 |
4.7 应用扩展(碳金融价格预测) | 第110-114页 |
4.8 本章小结 | 第114-116页 |
第五章 政策干预冲击的建模方法基础 | 第116-133页 |
5.1 政策干预的冲击 | 第116-118页 |
5.1.1 政策事件的主要类型 | 第116-117页 |
5.1.2 政策事件类型的划分 | 第117页 |
5.1.3 政策市的形成原因 | 第117-118页 |
5.2 政策事件的市场效应实证分析 | 第118-132页 |
5.2.1 问题的提出 | 第118-119页 |
5.2.2 政策事件的选择原则 | 第119-120页 |
5.2.3 样本的选取 | 第120-121页 |
5.2.4 基于 Hilbert-Huang 变换的分析 | 第121-126页 |
5.2.5 政策的作用力模拟 | 第126-132页 |
5.3 本章小结 | 第132-133页 |
第六章 考虑关键事件干预的预测模型 | 第133-141页 |
6.1 关键事件对市场波动的影响作用机制 | 第133-135页 |
6.1.1 政策事件变量的虚拟化 | 第133-134页 |
6.1.2 虚拟事件的经济计量 | 第134-135页 |
6.2 关键事件冲击的预测方法基础 | 第135-140页 |
6.2.1 基于事件分析法的分析模型 | 第135-136页 |
6.2.2 基于干预模型分析法的模型 | 第136-139页 |
6.2.3 基于脉冲响应分析法的模型 | 第139-140页 |
6.3 本章小结 | 第140-141页 |
第七章 基于政策干预和误差校正的预测模型 | 第141-152页 |
7.1 指导方法论 | 第141-142页 |
7.2 初步预测准备 | 第142-144页 |
7.2.1 样本的选择 | 第142-144页 |
7.2.2 最优预测方法的选择 | 第144页 |
7.3 模型建立 | 第144-150页 |
7.3.1 三类价格的形成 | 第144-146页 |
7.3.2 政策事件的干预模型 | 第146-148页 |
7.3.3 其他两类价格模型预测 | 第148-150页 |
7.3 预测结果分析 | 第150-151页 |
7.4 本章小结 | 第151-152页 |
第八章 结论与展望 | 第152-156页 |
8.1 结论 | 第152-154页 |
8.2 展望 | 第154-156页 |
参考文献 | 第156-171页 |
附录 A 142 条房地产调控政策汇总 | 第171-179页 |
附录 B West Texas Intermediate (WTI)预测图表 | 第179-181页 |
附录 C OPEC 原油价格预测图表 | 第181-183页 |
发表论文和科研情况说明 | 第183-186页 |
致谢 | 第186页 |