多维区间值向量自回归时间序列模型理论研究和实证分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 区间值时间序列模型研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 集值随机变量的发展 | 第9页 |
| 1.3 区间值线性回归模型的发展 | 第9页 |
| 1.4 区间值时间序列模型的发展 | 第9-10页 |
| 1.5 主要研究内容和结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 基础知识 | 第12-18页 |
| 2.1 集合运算和d_p距离 | 第12-13页 |
| 2.2 D_p距离、区间值随机变量的期望和方差 | 第13-14页 |
| 2.3 多维区间值随机向量的交叉协方差 | 第14-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 多维区间值平稳时间序列 | 第18-24页 |
| 3.1 多维区间值平稳时间序列 | 第18-19页 |
| 3.2 广义多维区间值白噪声 | 第19-21页 |
| 3.3 多维区间值平稳时间序列的参数估计 | 第21-23页 |
| 3.3.1 均值的估计 | 第21-22页 |
| 3.3.2 交叉协方差矩阵的估计 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 多维区间值向量自回归时间序列模型 | 第24-46页 |
| 4.1 IVAR(1)模型介绍 | 第24-25页 |
| 4.1.1 IVAR(1)模型的平稳条件 | 第24-25页 |
| 4.1.2 IVAR(1)模型的矩方程 | 第25页 |
| 4.2 IVAR(2)模型介绍 | 第25-27页 |
| 4.2.1 IVAR(2)模型的平稳条件 | 第26页 |
| 4.2.2 IVAR(2)模型的矩方程 | 第26-27页 |
| 4.3 IVAR(p)模型介绍 | 第27-29页 |
| 4.3.1 IVAR(p)模型的平稳条件 | 第28页 |
| 4.3.2 IVAR(p)模型的矩方程 | 第28-29页 |
| 4.4 模型定阶 | 第29-32页 |
| 4.5 参数估计 | 第32-38页 |
| 4.5.1 最小二乘估计 | 第32-37页 |
| 4.5.2 Yule-Walker估计 | 第37-38页 |
| 4.6 模型预测 | 第38-40页 |
| 4.6.1 普通预测 | 第38-39页 |
| 4.6.2 K-NN预测 | 第39-40页 |
| 4.6.3 预测的效率评估 | 第40页 |
| 4.7 随机模拟 | 第40-45页 |
| 4.8 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实证分析 | 第46-54页 |
| 5.1 股票价格数据和模型定阶 | 第46-47页 |
| 5.2 参数估计和普通预测 | 第47-50页 |
| 5.3 K-NN预测 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
