| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 分位数回归 | 第11-14页 |
| 1.2.2 整合分析 | 第14页 |
| 1.3 研究框架 | 第14-16页 |
| 1.4 创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 部分线性单指标分位数回归模型及其变量选择 | 第17-47页 |
| 2.1 分位数回归 | 第17-19页 |
| 2.1.1 分位数的基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 分位数回归的定义 | 第18-19页 |
| 2.2 QPLSIM模型 | 第19-27页 |
| 2.2.1 模型的原理 | 第19-24页 |
| 2.2.2 模型的算法 | 第24-25页 |
| 2.2.3 模型的参数选择 | 第25-26页 |
| 2.2.4 模型的性能评估 | 第26页 |
| 2.2.5 模型的变量选择 | 第26-27页 |
| 2.3 渐近性质 | 第27-29页 |
| 2.4 定理证明 | 第29-34页 |
| 2.5 数值模拟 | 第34-43页 |
| 2.5.1 QPLSIM模型的数值模拟 | 第34-40页 |
| 2.5.2 QPLSIM模型变量选择的数值模拟 | 第40-43页 |
| 2.6 实证分析 | 第43-47页 |
| 第3章 基于整合分析的部分线性单指标分位数回归模型 | 第47-65页 |
| 3.1 整合分析 | 第47-49页 |
| 3.1.1 模型的基本形式 | 第47-48页 |
| 3.1.2 惩罚函数的选择 | 第48-49页 |
| 3.2 IAQPLSIM模型 | 第49-54页 |
| 3.2.1 模型的原理 | 第49-52页 |
| 3.2.2 模型的算法 | 第52-53页 |
| 3.2.3 模型的参数选择 | 第53-54页 |
| 3.2.4 模型的性能评估 | 第54页 |
| 3.3 渐近性质 | 第54-56页 |
| 3.4 定理证明 | 第56-57页 |
| 3.5 数值模拟 | 第57-61页 |
| 3.6 实证分析 | 第61-65页 |
| 第4章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 4.1 本文的主要结论 | 第65-66页 |
| 4.2 未来的工作展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |