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基于因果滞后分析的时序自回归股市态势预测研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
Abstract第9-10页
第一章 绪论第16-22页
    1.1 课题研究背景及意义第16-17页
    1.2 股市波动的研究现状第17-19页
    1.3 贝叶斯网络第19-20页
    1.4 本文的主要工作创新和课题来源第20页
        1.4.1 本文的主要工作创新第20页
        1.4.2 课题来源第20页
    1.5 本文组织结构第20-22页
第二章 贝叶斯网络和股市波动概述第22-30页
    2.1 贝叶斯网络基础知识第22-24页
        2.1.1 贝叶斯定理第22页
        2.1.2 贝叶斯网络概述第22-24页
    2.2 贝叶斯网络的应用第24-26页
        2.2.1 因果贝叶斯网络第24-25页
        2.2.2 马尔科夫毯第25-26页
    2.3 股市波动性研究内容第26-29页
        2.3.1 股市波动的特性第26-27页
        2.3.2 GARCH模型介绍第27-28页
        2.3.3 GARCH模型的扩展第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于特征滞后计算的股市波动预测模型第30-50页
    3.1 引言第30-31页
    3.2 滞后性第31-32页
    3.3 指标特征的能量性和滞后性第32-37页
        3.3.1 指标特征的能量性第32-34页
        3.3.2 指标特征的滞后性第34-36页
        3.3.4 股市滞后程度计算第36-37页
    3.4 基于滞后风险特征模式的TGARCH-M模型第37-43页
        3.4.1 TGARCH-M模型的建立第38页
        3.4.2 特征滞后的均值方程第38-39页
        3.4.3 特征滞后的方差方程第39-40页
        3.4.4 特征滞后的广义自回归条件异方差模型第40页
        3.4.5 LRD-TGARCH-M模型的参数估计第40-41页
        3.4.6 LRD-TGARCH-M模型的误差分析第41-42页
        3.4.7 LRD-TGARCH-M模型的预测公式第42-43页
        3.4.8 LRD-TGARCH-M算法描述第43页
    3.5 实验数据处理第43-45页
        3.5.1 数据选取第43-44页
        3.5.2 数据的预处理第44页
        3.5.3 模型阶数的选择第44页
        3.5.4 对比实验的选择第44-45页
        3.5.5 评价准则第45页
    3.6 实验结果分析第45-48页
        3.6.1 模型的参数估计结果对比分析第45-46页
        3.6.2 模型的预测结果对比第46-48页
        3.6.3 结果分析第48页
    3.7 本章小结第48-50页
第四章 基于特征因果滞后计算的股市态势预测第50-65页
    4.1 引言第50页
    4.2 指标的滞后特征提取和能量定义第50-53页
        4.2.1 指标的滞后特征提取第50-52页
        4.2.2 指标的能量定义第52-53页
    4.3 滞后特征的局部因果结构第53-58页
        4.3.1 马尔科夫毯第54页
        4.3.2 扰动学习第54页
        4.3.3 滞后特征的离散化第54-57页
        4.3.4 局部因果结构的建立第57-58页
    4.4 基于特征因果结构的滞后计算第58-59页
    4.5 基于特征因果滞后计算的TGARCH-M模型第59-61页
        4.5.1 CLD-TGARCH-M模型的构建第59-60页
        4.5.2 CLD-TGARCH-M算法描述第60-61页
    4.6 实验数据处理及结果分析第61-64页
        4.6.1 实验数据第61页
        4.6.2 实验数据处理第61-63页
        4.6.3 对比实验第63页
        4.6.4 CLD-TGARCH-M算法的结果及对比第63-64页
        4.6.5 结果分析第64页
    4.7 本章小结第64-65页
第五章 总结与展望第65-67页
    5.1 本文的主要工作总结第65页
    5.2 工作展望第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第71-72页

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