时间序列挖掘方法及在投资组合中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及选题意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状和存在问题 | 第12-16页 |
| ·主要研究内容和创新点 | 第16-17页 |
| ·本文结构安排 | 第17-18页 |
| 第二章 投资组合理论及模型 | 第18-31页 |
| ·投资组合 | 第18-20页 |
| ·Markowitz 的均值－方差组合模型 | 第18-19页 |
| ·Konno 的均值－方差－偏态组合模型 | 第19-20页 |
| ·组合风险度量模型 | 第20-25页 |
| ·风险概念 | 第21页 |
| ·风险计算 | 第21页 |
| ·波动率和GARCH 模型 | 第21-23页 |
| ·基于GARCH 模型的风险计算 | 第23-24页 |
| ·VAR 可靠性检验 | 第24-25页 |
| ·聚类方法在投资组合中的应用 | 第25-30页 |
| ·聚类分析 | 第25-29页 |
| ·聚类在投资组合中的应用 | 第29-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章时间序列挖掘方法 | 第31-49页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·时间序列距离度量 | 第32-33页 |
| ·子序列度量 | 第33-39页 |
| ·两序列相似性定义 | 第34-36页 |
| ·相似序列特征分析 | 第36-37页 |
| ·序列距离度量算法 | 第37-39页 |
| ·基于Markov 链的序列度量 | 第39-43页 |
| ·Markov 链 | 第39-41页 |
| ·Markov 链间距离 | 第41-43页 |
| ·时间序列聚类方法 | 第43-44页 |
| ·时间序列预测 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于SAS 的投资组模块与实证研究 | 第49-64页 |
| ·聚类在投资组合中应用过程 | 第49页 |
| ·股票个股数据库 | 第49-51页 |
| ·股票收益计算 | 第51-52页 |
| ·投资组合实证分析 | 第52-56页 |
| ·时间序列预测 | 第56-57页 |
| ·投资组合分析模块介绍 | 第57-62页 |
| ·开发工具 | 第57-58页 |
| ·模块框架 | 第58页 |
| ·模块功能界面介绍 | 第58-62页 |
| ·小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 硕士期间发表论文和参与项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
