基于小波分析的时间序列预测模型及其应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| ·论文的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·时间序列分析的发展概况 | 第8页 |
| ·非线性时间序列分析的发展概况 | 第8-9页 |
| ·小波分析 | 第9-10页 |
| ·基于小波的时间序列预测 | 第10-12页 |
| ·时间序列预测 | 第10-11页 |
| ·小波预测方法 | 第11-12页 |
| ·本文的研究目的及结构安排 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 2 小波分析 | 第14-21页 |
| ·小波 | 第14页 |
| ·小波变换 | 第14-16页 |
| ·连续小波变换 | 第14-15页 |
| ·离散小波变换与小波框架 | 第15-16页 |
| ·多分辨分析 | 第16-17页 |
| ·多分辨分析 | 第16页 |
| ·二尺度方程及多分辨滤波器组 | 第16-17页 |
| ·MALLAT算法 | 第17-18页 |
| ·常用的小波基及其特性 | 第18-20页 |
| ·常用的几种小波基 | 第18-19页 |
| ·小波基和分解层数的选择 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 3 沪铝期货的小波ARMA模型 | 第21-35页 |
| ·背景介绍 | 第21-22页 |
| ·期货起源 | 第21页 |
| ·中国期货发展和研究现状 | 第21-22页 |
| ·自回归滑动平均模型 | 第22-27页 |
| ·ARMA模型介绍与识别 | 第22-23页 |
| ·序列的平稳性检验与平稳化处理 | 第23-25页 |
| ·模型定阶 | 第25页 |
| ·模型参数估计 | 第25-26页 |
| ·模型的预测 | 第26-27页 |
| ·沪铝期货的ARMA模型 | 第27-30页 |
| ·数据来源 | 第27页 |
| ·建立模型 | 第27-30页 |
| ·沪铝期货的小波ARMA模型 | 第30-31页 |
| ·数据的小波分解 | 第30-31页 |
| ·建立模型 | 第31页 |
| ·小波ARMA模型与ARMA模型结果比较 | 第31-34页 |
| ·两种模型拟合结果对比分析 | 第32-33页 |
| ·两模型预测结果对比分析 | 第33-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 4 国际黄金价格的小波FAR模型 | 第35-48页 |
| ·研究背景 | 第35页 |
| ·函数系数自回归模型 | 第35-42页 |
| ·函数系数自回归模型及其理论研究概况 | 第35-37页 |
| ·系数函数多项式样条估计及其一致性和收敛速度 | 第37-40页 |
| ·结点、门限变量和滞后变量的选择 | 第40-42页 |
| ·国际黄金价格的小波FAR模型 | 第42-45页 |
| ·数据来源 | 第42页 |
| ·数据的小波分解 | 第42-44页 |
| ·建模和预测分析 | 第44-45页 |
| ·结果分析与比较 | 第45-47页 |
| ·拟合结果对比分析 | 第46-47页 |
| ·预测结果对比分析 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 5 结论 | 第48-49页 |
| ·本文主要研究结果 | 第48页 |
| ·有待进一步完善的问题 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 | 第53-57页 |
| Ⅰ 本论文的附表 | 第53-57页 |
| Ⅱ 本人在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
