基于状态空间模型的房地产“情绪指数”研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景、方法及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 文献综述及研究评价 | 第9-11页 |
| 1.2.1 文献综述 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究评价 | 第10-11页 |
| 1.3 应用概念及算法简介 | 第11-16页 |
| 1.3.1 行为金融学 | 第11页 |
| 1.3.2 状态空间模型思想介绍 | 第11-12页 |
| 1.3.3 Kalman滤波算法 | 第12-13页 |
| 1.3.4 EM算法 | 第13-16页 |
| 第二章 模型的建立及算法介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 状态空间模型建立 | 第16页 |
| 2.2 本文算法流程介绍 | 第16-22页 |
| 2.2.1 算法开始前的初步计算 | 第16-17页 |
| 2.2.2 状态空间方程参数的期望表示 | 第17-18页 |
| 2.2.3 状态空间方程的参数表示 | 第18-19页 |
| 2.2.4 整体算法思路解释 | 第19-20页 |
| 2.2.5 算法流程图及详解 | 第20-22页 |
| 第三章 实证演练 | 第22-32页 |
| 3.1 前期准备 | 第22-23页 |
| 3.1.1 数据的选取及合理性 | 第22页 |
| 3.1.2 数据的预处理及合理性 | 第22页 |
| 3.1.3 软件包的选取及合理性 | 第22-23页 |
| 3.2 模型选择 | 第23-32页 |
| 3.2.1 不同方式定义模型结果对比 | 第23页 |
| 3.2.2 四大相关板块状态空间模型参数估计情况 | 第23-26页 |
| 3.2.3 房地产“情绪指数”总体评价 | 第26-30页 |
| 3.2.4 建立房地产“情绪指数”回归方程 | 第30-32页 |
| 第四章 总结与展望 | 第32-34页 |
| 4.1 研究总结 | 第32页 |
| 4.2 研究展望 | 第32-34页 |
| 4.2.1 预测应用 | 第32-33页 |
| 4.2.2 多变量合一应用 | 第33页 |
| 4.2.3 ARMA模型应用 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-36页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第36-38页 |
| 致谢 | 第38-39页 |
| 学位论文答辩委员会决议 | 第39页 |
