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基于政策干预和误差校正的非线性经济时间序列预测研究

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

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