| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 引言 | 第6-9页 |
| 1.1 研究动机 | 第6-7页 |
| 1.2 文献综述 | 第7-8页 |
| 1.3 创新点及主要内容 | 第8-9页 |
| 第2章 隐马尔可夫模型以及EM算法 | 第9-14页 |
| 2.1 EM算法 | 第9页 |
| 2.2 隐马尔可夫模型(HMM) | 第9-13页 |
| 2.2.1 模型假设及模型参数 | 第9-11页 |
| 2.2.2 HMM的三个基本问题 | 第11-13页 |
| 2.3 小结 | 第13-14页 |
| 第3章 HMM输出概率服从混合指数族假设下的可更新EM算法 | 第14-26页 |
| 3.1 输出概率服从混合指数族分布 | 第14-19页 |
| 3.2 讨论 | 第19-20页 |
| 3.3 在混合正态分布中的应用 | 第20-23页 |
| 3.4 隐状态服从二阶时间齐次马尔可夫链 | 第23-26页 |
| 第4章 应用于金融高频数据的实证分析 | 第26-37页 |
| 4.1 模型假设 | 第26-27页 |
| 4.2 数值模拟 | 第27页 |
| 4.3 数据说明 | 第27-31页 |
| 4.4 实证结果 | 第31-37页 |
| 4.4.1 深证成分指数 | 第31页 |
| 4.4.2 创业板指数 | 第31-32页 |
| 4.4.3 中小板综指(3月) | 第32-33页 |
| 4.4.4 中小板综指(5月) | 第33-34页 |
| 4.4.5 关于Г分布形状参数的稳定性 | 第34-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 致谢 | 第40-41页 |