经验模态分解—支持向量回归模型及其在股票价格预测中的应用
| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 经验模态分解方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 股票价格预测 | 第16-17页 |
| 1.3 文章内容与创新点 | 第17-20页 |
| 1.3.1 文章内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 创新点 | 第18-20页 |
| 第2章 股票价格预测理论与模型 | 第20-27页 |
| 2.1 股票价格预测基本理论 | 第20-22页 |
| 2.1.1 股票价格影响因素 | 第20-21页 |
| 2.1.2 股票价格预测基础 | 第21页 |
| 2.1.3 股价预测的常用变量 | 第21-22页 |
| 2.2 SVR股票价格预测模型 | 第22-25页 |
| 2.2.1 支持向量回归 | 第22-24页 |
| 2.2.2 核函数的选取与参数的估计 | 第24-25页 |
| 2.3 模型评估标准 | 第25-26页 |
| 2.4. 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 经验模态分解方法 | 第27-36页 |
| 3.1 本征模态函数 | 第27-28页 |
| 3.2 经验模态分解方法 | 第28-32页 |
| 3.3 一个仿真信号的实例 | 第32-34页 |
| 3.4 经验模态分解方法的优势 | 第34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 经验模态分解方法在股票价格预测中的应用 | 第36-51页 |
| 4.1 EMD-SVR股票价格预测模型 | 第36-37页 |
| 4.2 均值重构 | 第37-39页 |
| 4.3 实证分析 | 第39-50页 |
| 4.3.1 数据选取 | 第39-40页 |
| 4.3.2 统计特征描述 | 第40-42页 |
| 4.3.3 经验模态分解与均值重构 | 第42-47页 |
| 4.3.4 支持向量回归预测及检验 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51页 |
| 5.2 尚需解决的问题 | 第51-53页 |
| 5.2.1 模型改进 | 第51-52页 |
| 5.2.2 反馈影响 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第57页 |
