| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究思路和研究方法 | 第18-19页 |
| 1.5 创新点和不足 | 第19-21页 |
| 第2章 模型介绍 | 第21-27页 |
| 2.1 GARCH族模型的介绍 | 第21-23页 |
| 2.2 K-means聚类算法的介绍 | 第23页 |
| 2.3 支持向量机模型的介绍 | 第23-24页 |
| 2.4 ARIMA模型介绍 | 第24-25页 |
| 2.5 VAR回归模型介绍 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 黄金价格动态预测分析 | 第27-49页 |
| 3.1 黄金价格的异常点检测 | 第27-34页 |
| 3.2 基于ARIMA-GARCH族模型的黄金价格预测分析 | 第34-42页 |
| 3.3 基于支持向量机的黄金价格预测分析 | 第42-43页 |
| 3.4 结果对比分析 | 第43-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 黄金价格影响因素分析 | 第49-61页 |
| 4.1 变量选择 | 第49-51页 |
| 4.2 数据选取与描述分析 | 第51-53页 |
| 4.3 基于VAR模型的黄金价格影响因素分析 | 第53-60页 |
| 4.3.1 基于月度数据的分析 | 第53-56页 |
| 4.3.2 基于日数据的分析 | 第56-58页 |
| 4.3.3 对比分析 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 结论和建议 | 第61-64页 |
| 5.1 结论 | 第61-62页 |
| 5.2 建议 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |