| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 文献综述 | 第8-13页 |
| 1.2.1 金融波动的研究成果 | 第8-9页 |
| 1.2.2 灰色马尔科夫模型的应用 | 第9-10页 |
| 1.2.3 “已实现”波动的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.4 符号时间序列 | 第11-12页 |
| 1.2.5 聚类分析综述 | 第12-13页 |
| 1.3 论文框架 | 第13-16页 |
| 1.3.1 论文研究的内容 | 第13-15页 |
| 1.3.2 论文框架 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 灰色马尔科夫模型预测方法 | 第17-23页 |
| 2.1 灰色模型 | 第17-18页 |
| 2.1.1 灰色模型理论 | 第17页 |
| 2.1.2 灰色模型的建模步骤 | 第17-18页 |
| 2.1.3 残差检验 | 第18页 |
| 2.2 马尔科夫模型 | 第18-20页 |
| 2.2.1 马尔科夫模型原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 马尔科夫模型建模步骤 | 第19-20页 |
| 2.3 灰色马尔科夫模型及预测方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 灰色马尔科夫模型 | 第20页 |
| 2.3.2 灰色马尔科夫模型预测方法 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 “已实现”波动符号化 | 第23-28页 |
| 3.1 “已实现”波动 | 第23-24页 |
| 3.2 时间序列符号化 | 第24页 |
| 3.3 符号时间序列分析 | 第24-26页 |
| 3.3.1 符号序列的编码 | 第25-26页 |
| 3.3.2 子序列长度的选取 | 第26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 聚类分析方法 | 第28-33页 |
| 4.1 聚类分析方法及工作步骤 | 第28-30页 |
| 4.1.1 系统聚类方法 | 第28-30页 |
| 4.1.2 K-均值聚类 | 第30页 |
| 4.2 聚类分析方法原理 | 第30-32页 |
| 4.2.1 系统聚类方法原理 | 第30-31页 |
| 4.2.2 K-均值聚类方法原理 | 第31-32页 |
| 4.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 金融波动预测与分析 | 第33-46页 |
| 5.1 股票市场预测金融波动 | 第33-36页 |
| 5.1.1 上证综指基于灰色马尔科夫模型预测已实现波动 | 第33-35页 |
| 5.1.2 深证成指基于灰色马尔科夫模型预测已实现波动 | 第35-36页 |
| 5.2 聚类分析金融波动 | 第36-45页 |
| 5.2.1 描述统计分析 | 第36-37页 |
| 5.2.2 系统聚类分析 | 第37-43页 |
| 5.2.3 多维度聚类分析 | 第43-44页 |
| 5.2.4 K-均值聚类分析 | 第44-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-49页 |
| 6.1 研究结论 | 第46-47页 |
| 6.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |