| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 论文的研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 论文的研究目的与内容 | 第13-15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 模型理论研究 | 第17-25页 |
| 2.1 马尔科夫过程 | 第17-19页 |
| 2.2 隐马尔科夫模型 | 第19-22页 |
| 2.3 连续隐马尔科夫模型 | 第22-23页 |
| 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 连续隐马尔科夫模型算法分析 | 第25-35页 |
| 3.1 连续隐马尔科夫模型过程求解 | 第25-26页 |
| 3.2 识别过程与Forward-backward算法 | 第26-28页 |
| 3.3 解码过程与Viterbi算法 | 第28-29页 |
| 3.4 学习过程与Baum-Welch算法 | 第29-34页 |
| 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 连续隐马尔科夫模型在金融数据上的运用 | 第35-45页 |
| 4.1 重要指数特征分析 | 第35-39页 |
| 4.1.1 国际指数特征分析 | 第36-37页 |
| 4.1.2 国内指数特征分析 | 第37-39页 |
| 4.2 样本数据预处理 | 第39-40页 |
| 4.3 连续隐马尔科夫模型初始参数 | 第40-43页 |
| 4.4 连续隐马尔科夫模型解码验证与预测 | 第43-44页 |
| 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 连续隐马尔科夫模型实证分析 | 第45-62页 |
| 5.1 样本数据预处理 | 第45-46页 |
| 5.2 连续隐马尔科夫模型参数设定 | 第46-47页 |
| 5.3 样本数据解码与验证 | 第47-49页 |
| 5.3.1 五类状态解码验证 | 第47-48页 |
| 5.3.2 两类状态解码验证 | 第48-49页 |
| 5.4 连续隐马尔科夫模型参数学习 | 第49-51页 |
| 5.4.1 五类状态学习与验证 | 第50-51页 |
| 5.4.2 两类状态学习与验证 | 第51页 |
| 5.5 股票数据预测评估 | 第51-57页 |
| 5.5.1 五类状态预测 | 第52-54页 |
| 5.5.2 两类状态预测 | 第54-55页 |
| 5.5.3 两种预测对比 | 第55-57页 |
| 5.6 期货数据预测评估 | 第57-61页 |
| 5.6.1 小波去噪处理 | 第58-59页 |
| 5.6.2 构建平稳指数 | 第59-61页 |
| 本章小结 | 第61-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 论文总结 | 第62页 |
| 工作展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第67页 |