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两类改进的组合预测赋权方法及其应用

摘要第3-4页
Abstract第4页
第一章 绪论第8-15页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
        1.1.1 研究背景第8页
        1.1.2 研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 论文的主要研究内容第12页
    1.4 论文的章节安排第12-14页
    1.5 本文的创新点第14-15页
第二章 组合预测模型理论介绍第15-25页
    2.1 单项预测模型介绍第15-22页
        2.1.1 BP神经网络预测方法第15-17页
        2.1.2 非线性自回归神经网络预测方法第17-18页
        2.1.3 自适应神经模糊推理预测方法第18-19页
        2.1.4 多项式预测方法第19-20页
        2.1.5 灰色预测方法第20-21页
        2.1.6 指数平滑预测方法第21-22页
    2.2 组合预测权重的确定第22-24页
        2.2.1 组合预测不可变权重的确定方法第22-23页
        2.2.2 组合预测可变权重的确定方法第23-24页
    2.3 组合预测精度第24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 基于可容忍误差的不可变权组合预测方法研究第25-38页
    3.1 可容忍误差相关理论介绍第25-28页
        3.1.1 可容忍误差的提出第25-26页
        3.1.2 可容忍误差的概念以及相应的精度计算第26-28页
    3.2 基于可容忍误差的最优组合预测模型的建立第28-30页
    3.3 可容忍预测误差及其在汇率组合预测中的应用第30-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第四章 基于成分数据的可变权组合预测方法研究第38-47页
    4.1 成分数据介绍第38页
    4.2 成分数据的变换第38-40页
        4.2.1 非对称对数比变换第38-39页
        4.2.2 球坐标变换第39-40页
    4.3 基于成分数据作球坐标变化的变权组合预测模型建立第40-43页
        4.3.1 定权组合预测方法权系数的确定第41页
        4.3.2 变权组合预测权重的确定第41-42页
        4.3.3 基于成分数据作球坐标变换的预测期权重的确定第42-43页
    4.4 可变权组合预测在汇率中的应用第43-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 结论与展望第47-49页
参考文献第49-53页
致谢第53-54页
攻读学位期间发表的学术论文第54页

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