| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·国内外研究的现状和趋势 | 第12-13页 |
| ·选题意义与文章结构 | 第13-14页 |
| ·小结 | 第14-15页 |
| 第2章 预备知识 | 第15-25页 |
| ·ARMA 模型及特征 | 第15-18页 |
| ·AR 模型 | 第15-16页 |
| ·MA 模型 | 第16-17页 |
| ·ARMA 模型 | 第17-18页 |
| ·用自回归AR 模型拟合平稳时间序列 | 第18页 |
| ·ARMA 模型的参数估计 | 第18-23页 |
| ·ARMA 模型的极大似然估计 | 第18-19页 |
| ·AR 模型的矩估计（即尤尔－瓦尔克估计）及渐近性质 | 第19-22页 |
| ·AR 模型的最小二乘估计 | 第22-23页 |
| ·自相关函数和偏自相关函数 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于积分变换的鞅估计 | 第25-47页 |
| ·基本结构 | 第25-31页 |
| ·基本符号 | 第25页 |
| ·基本概念 | 第25-30页 |
| ·积分变换和鞅估计函数类 | 第25-27页 |
| ·鞅估计函数的取值 | 第27页 |
| ·最大最小优化规则和渐近最大最小规则 | 第27-28页 |
| ·条件有效性 | 第28-29页 |
| ·拟积分函数信息量 | 第29页 |
| ·拟似然估计 | 第29页 |
| ·对于多维矢量的基本形式 | 第29-30页 |
| ·选择有效的拟积分函数的规则 | 第30-31页 |
| ·基于变换的鞅估计函数代入拟似然框架 | 第31-32页 |
| ·最优鞅变换估计函数 | 第32-43页 |
| ·最优化和投影 | 第32-35页 |
| ·获取鞅估计函数方法 | 第35-40页 |
| ·核函数类和计算问题 | 第40-43页 |
| ·比较鞅估计函数 | 第43-46页 |
| ·比较 G_n~* (t_1 , … , t_k)和 G_n~* (1, … , k) | 第43-45页 |
| ·优化变换拟积分估计的猜想 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第4章 对消费者信心指数模型参数估计及预测 | 第47-61页 |
| ·平稳序列建模步骤 | 第48-49页 |
| ·通过ACF 和PACF 对模型识别和定阶 | 第49-51页 |
| ·使用鞅变换估计方法对模型参数估计 | 第51-52页 |
| ·模型检验 | 第52-53页 |
| ·模型的显著性检验 | 第52-53页 |
| ·参数的显著性检验 | 第53页 |
| ·模型优化 | 第53页 |
| ·序列预测 | 第53-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简介 | 第68页 |