基于小波分解的股票价格极高点与极低点的预测及交易的决策
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·股票市场发展简介 | 第8-9页 |
| ·股票预测模型的研究现状 | 第9-11页 |
| 第二章 小波分析理论及应用 | 第11-18页 |
| ·小波分析概述 | 第11-12页 |
| ·傅里叶分析到小波分析 | 第12-14页 |
| ·傅里叶级数 | 第12-13页 |
| ·小波分析 | 第13-14页 |
| ·小波分解 | 第14-16页 |
| ·多分辨分析及尺度函数 | 第14-15页 |
| ·小波分解理论 | 第15-16页 |
| ·DBN小波基函数 | 第16-18页 |
| 第三章 线性回归模型及ARIMA模型 | 第18-26页 |
| ·线性回归模型简介 | 第18-19页 |
| ·模型的检验 | 第19-23页 |
| ·F检验 | 第19页 |
| ·t检验 | 第19-20页 |
| ·DW检验 | 第20-21页 |
| ·克服自相关的方法 | 第21页 |
| ·模型评价 | 第21-23页 |
| ·ARIMA模型 | 第23-26页 |
| ·自回归模型AR(p) | 第23-24页 |
| ·滑动平均模型MA(q) | 第24页 |
| ·自回归滑动平均模型ARIMA(p,d,q) | 第24-26页 |
| 第四章 实证部分 | 第26-52页 |
| ·本文所建立的模型简介 | 第26-27页 |
| ·沪深300的实证分析 | 第27-39页 |
| ·时间序列的小波分解 | 第27-29页 |
| ·数据的记录及观察 | 第29-30页 |
| ·线性回归模型的建立 | 第30-33页 |
| ·预测结果分析 | 第33-34页 |
| ·建立预测模型及交易定价 | 第34-39页 |
| ·深发展股票价格的实证分析 | 第39-52页 |
| ·时间序列的小波分解 | 第39-41页 |
| ·数据的记录及观察 | 第41-42页 |
| ·线性回归模型的建立及预测结果分析 | 第42-47页 |
| ·建立预测模型及交易定价 | 第47-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间公开发表论文 | 第57页 |
