| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 背景介绍 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要内容以及创新点 | 第13-15页 |
| 第二章 基本概念 | 第15-23页 |
| 2.1 EV模型 | 第15-16页 |
| 2.2 变量选择模型理论 | 第16-18页 |
| 2.2.1 Lasso变量选择模型 | 第17页 |
| 2.2.2 Adaptive Lasso变量选择模型 | 第17-18页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 优化问题 | 第18-19页 |
| 2.3.2 粒子群算法思想 | 第19-23页 |
| 第三章 基于EV模型的结合粒子群变量选择算法 | 第23-29页 |
| 3.1 期指与股指成分股权重系数估计模型 | 第23页 |
| 3.2 基于EV模型的结合粒子群变量选择 | 第23-27页 |
| 3.3 模型具体算法 | 第27-29页 |
| 第四章 数值模拟 | 第29-31页 |
| 4.1 模拟方法 | 第29页 |
| 4.2 模拟结果 | 第29-31页 |
| 第五章 实证分析 | 第31-41页 |
| 5.1 上证50成分股与上证50股指期货 | 第31-36页 |
| 5.2 沪深300成分股与沪深300股指期货 | 第36-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 附录A 部分代码 | 第47-57页 |
| 致谢 | 第57页 |