| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要内容及结构 | 第11-13页 |
| 第二章 区间型符号数据回归分析概述 | 第13-22页 |
| 2.1 区间数据的运算基础及性质 | 第13-15页 |
| 2.2 区间多项式函数及其导数 | 第15页 |
| 2.3 区间型符号数据的描述性统计量 | 第15-18页 |
| 2.3.1 均匀分布区间型符号数据描述性统计量 | 第16页 |
| 2.3.2 一般分布区间型符号数据描述性统计量 | 第16-18页 |
| 2.4 区间回归分类 | 第18-19页 |
| 2.5 区间回归分析评价指标 | 第19-21页 |
| 2.5.1 一般区间回归中的评价指标 | 第19-20页 |
| 2.5.2 区间时间序列预测评价指标 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 散点未知的区间数据回归 | 第22-36页 |
| 3.1 现有回归模型概述 | 第22-27页 |
| 3.1.1 中点半径法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 具有约束的中点半径法 | 第23-25页 |
| 3.1.3 模型M | 第25-27页 |
| 3.2 一种新的具有约束的中点半径法 | 第27-30页 |
| 3.3 方法评价 | 第30-35页 |
| 3.3.1 蒙特卡洛模拟 | 第30-34页 |
| 3.3.2 实例——沪深300指数与华夏上证 50ETF的回归分析 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 散点已知的区间数据回归 | 第36-68页 |
| 4.1 DSM区间回归模型 | 第36-38页 |
| 4.2 系数估计 | 第38-45页 |
| 4.2.1 DSM模型扩展 | 第38-42页 |
| 4.2.2 OLS模型 | 第42-43页 |
| 4.2.3 模型对比 | 第43-45页 |
| 4.3 区间预测 | 第45-46页 |
| 4.3.1 预测策略 1——预测特殊点数据形成区间 | 第45-46页 |
| 4.3.2 预测策略 2——预测散点形成区间 | 第46页 |
| 4.4 方法评价 | 第46-67页 |
| 4.4.1 蒙特卡洛模拟 | 第47-55页 |
| 4.4.2 实例——股指变动回归预测研究 | 第55-61页 |
| 4.4.3 实例——淘宝卖家信用回归预测研究 | 第61-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 研究内容总结 | 第68页 |
| 5.2 展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |