| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第7-10页 |
| 1.1.1 股票发展概况 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.3 课题的选取及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.1 国外研究情况综述 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究情况综述 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第11-13页 |
| 1.5 本文的创新与不足 | 第13-14页 |
| 1.5.1 本文的创新之处 | 第13页 |
| 1.5.2 本文的不足之处 | 第13-14页 |
| 第二章 时间序列的相关概念及模型介绍 | 第14-20页 |
| 2.1 平稳时间序列 | 第14-16页 |
| 2.1.1 时间序列的概念 | 第14页 |
| 2.1.2 平稳时间序列 | 第14-15页 |
| 2.1.3 白噪声序列 | 第15-16页 |
| 2.2 时间序列模型的相关概述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 平稳时间序列模型 | 第17页 |
| 2.2.2 滑动平均模型 | 第17页 |
| 2.2.3 自回归模型 | 第17-18页 |
| 2.2.4 自回归滑动平均混合模型 | 第18页 |
| 2.2.5 非平稳时间序列模型 | 第18-20页 |
| 第三章 ARIMA模型的建立过程 | 第20-24页 |
| 3.1 平稳性检验 | 第20-22页 |
| 3.1.1 时间序列图检验 | 第20页 |
| 3.1.2 自相关函数与偏自相关函数检验法 | 第20-22页 |
| 3.2 非平稳序列的平稳化处理 | 第22-23页 |
| 3.3 单位根检验法 | 第23-24页 |
| 3.3.1 Dickey-Fuller单位根检验法 | 第23页 |
| 3.3.2 ADF单位根检验法 | 第23-24页 |
| 第四章 丽江旅游股票价格的实证分析 | 第24-36页 |
| 4.1 丽江旅游股票每日收盘价的描述性分析 | 第24页 |
| 4.2 ARIMA模型的建立 | 第24-29页 |
| 4.2.1 平稳性检验 | 第24-25页 |
| 4.2.2 非平稳序列的平稳化处理 | 第25-26页 |
| 4.2.3 模型识别 | 第26-28页 |
| 4.2.4 AIC准则与修正的AIC系数 | 第28-29页 |
| 4.2.5 参数估计与模型的建立 | 第29页 |
| 4.3 模型诊断与残差分析 | 第29-31页 |
| 4.4 模型预测 | 第31-36页 |
| 第五章 异常值的判断与处理 | 第36-39页 |
| 5.1 异常值的判断方法 | 第36-37页 |
| 5.2 丽江旅游股票价格的异常值判断和处理 | 第37-39页 |
| 第六章 总结 | 第39-41页 |
| 附录 | 第41-44页 |
| 参考文献 | 第44-46页 |
| 致谢 | 第46页 |