国内并购趋势与股市相关性及预测研究--基于EMD-SVM
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·本文的研究背景、目的与意义 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| ·本文的研究思路、方法和框架 | 第13-15页 |
| ·本文的创新点和不足之处 | 第15-17页 |
| ·本文的创新点 | 第15-16页 |
| ·本文的不足之处 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-19页 |
| 第2章 文献综述 | 第19-31页 |
| ·并购重组相关概念、海内外研究现状 | 第19-28页 |
| ·并购重组的相关概念 | 第19-20页 |
| ·并购重组的相关研究理论 | 第20-28页 |
| ·经验模态分解相关研究成果 | 第28-29页 |
| ·支持向量机相关研究成果 | 第29-31页 |
| 第3章 主要算法介绍 | 第31-43页 |
| ·经验模态分解算法 | 第31-36页 |
| ·EMD方法 | 第31-34页 |
| ·EEMD方法 | 第34-36页 |
| ·本征模式分量的重构 | 第36页 |
| ·Pearson相关性分析算法 | 第36-37页 |
| ·支持向量机算法 | 第37-40页 |
| ·EMD与SVM算法结合 | 第40-41页 |
| ·预测结果相符程度判定算法 | 第41-43页 |
| 第4章 实验数据处理及相关分析 | 第43-59页 |
| ·数据说明 | 第43-44页 |
| ·算法应用说明 | 第44-45页 |
| ·经验模态分解算法的应用 | 第44-45页 |
| ·相关性分析算法的应用 | 第45页 |
| ·支持向量机算法的应用 | 第45页 |
| ·预测精度判定算法的应用 | 第45页 |
| ·实验过程及结果分析 | 第45-57页 |
| ·数据分解 | 第45-48页 |
| ·数据重构 | 第48-51页 |
| ·分析重构数据 | 第51-55页 |
| ·数据预测 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 结论 | 第59-61页 |
| ·成果与意义 | 第59页 |
| ·研究的不足之处与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第65页 |
