| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·研究的背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状和发展态势 | 第9-12页 |
| ·本文主要研究内容与方法 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 ARIMA预测模型及实证研究 | 第13-25页 |
| ·ARIMA预测模型 | 第13-17页 |
| ·时间序列的分解 | 第13页 |
| ·ARMA模型的定义 | 第13-14页 |
| ·ARIMA模型的定义 | 第14-15页 |
| ·时间序列的平稳性检验 | 第15-16页 |
| ·ARMA模型阶数的初定 | 第16页 |
| ·ARMA模型系数估计 | 第16-17页 |
| ·残差序列白噪声检验 | 第17页 |
| ·实证研究 | 第17-24页 |
| ·ARIMA预测模型的基本步骤 | 第17-18页 |
| ·原始数据及预处理 | 第18-20页 |
| ·ARIMA模型的建立 | 第20-22页 |
| ·预测结果分析 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 ARMA与非线性自回归的叠合预测模型及实证研究 | 第25-35页 |
| ·叠合预测模型结构设计 | 第25-27页 |
| ·非线性自回归预测模型 | 第27-29页 |
| ·非线性自回归预测模型的定义 | 第27-28页 |
| ·模型的拟合优度 | 第28页 |
| ·非线性自回归预测模型的基本步骤 | 第28-29页 |
| ·实证研究 | 第29-34页 |
| ·原始数据及预处理 | 第29页 |
| ·非线性自回归模型的建立及预测 | 第29-30页 |
| ·ARMA模型的建立及预测 | 第30-32页 |
| ·预测结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 总结与展望 | 第35-37页 |
| ·本文小结 | 第35页 |
| ·展望 | 第35-37页 |
| 致谢 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-40页 |
| 攻读硕士期间所取得的研究成果 | 第40-41页 |