民航经济景气监测预警系统的研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 1 绪论 | 第13-20页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第13-14页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第14-17页 |
| ·国外研究和应用现状 | 第14-17页 |
| ·国内研究和应用状况 | 第17页 |
| ·论文主要研究内容与框架 | 第17-19页 |
| ·论文主要工作 | 第19-20页 |
| 2 民航经济景气监测的理论与方法 | 第20-33页 |
| ·经济景气监测指标的选择 | 第20-23页 |
| ·民航景气监测预警指标的选择原则 | 第20-21页 |
| ·经济景气监测指标的评分计算 | 第21页 |
| ·经济景气监测指标的分类方法 | 第21-23页 |
| ·经济景气指标的预处理 | 第23-28页 |
| ·经济指标时间序列的组成 | 第23-24页 |
| ·X-11方法进行经济时间序列的分解 | 第24-27页 |
| ·确定景气指标波动的转折点 | 第27-28页 |
| ·经济景气监测指数 | 第28-31页 |
| ·景气扩散指数(DI) | 第28-29页 |
| ·景气合成指数(CI) | 第29-31页 |
| ·景气信号的监测分析 | 第31-32页 |
| ·监测指标状态区域划分和临界点 | 第31页 |
| ·民航运输景气信号方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 民航经济景气预测模型 | 第33-44页 |
| ·经济指标预测的常见算法分析 | 第33-34页 |
| ·常见算法介绍 | 第33-34页 |
| ·存在的问题及解决方法 | 第34页 |
| ·小波神经网络算法 | 第34-39页 |
| ·小波神经网络的结构 | 第35页 |
| ·基于小波网络的预测 | 第35-39页 |
| ·基于小波神经网络的非线性协整预测模型的构建 | 第39-43页 |
| ·非线性协整理论 | 第39-40页 |
| ·非线性协整预测模型的构建 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 民航经济周期性波动分析 | 第44-55页 |
| ·民航景气监测预警指标的选择 | 第44-46页 |
| ·民航经济指标的周期性波动的测定 | 第46-48页 |
| ·直接法计算循环波动序列 | 第46页 |
| ·剩余法计算循环波动序列 | 第46-48页 |
| ·民航经济指标时间序列的分解 | 第48-50页 |
| ·对民航经济指标的分类分析 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 民航经济景气监测、预测及预警实证研究 | 第55-65页 |
| ·景气指标的转折点的确定 | 第55-57页 |
| ·民航运输景气指数的计算 | 第57-59页 |
| ·景气信号监测分析 | 第59-60页 |
| ·民航运输经济指标的预测 | 第60-63页 |
| ·民航经济指标预测结果及景气预警分析 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-67页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·建议与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 作者简历 | 第70-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
