| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-24页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-14页 |
| ·非线性动力学发展状况 | 第14-15页 |
| ·时间序列预测技术发展状况 | 第15-18页 |
| ·时间序列的特点 | 第15页 |
| ·时间序列的分析和预测方法发展 | 第15-18页 |
| ·金融时间序列研究发展状况 | 第18-20页 |
| ·金融时间序列的特点 | 第18-19页 |
| ·金融时间序列分析手段的发展方向 | 第19-20页 |
| ·本文的结构和主要内容 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 非线性时间序列预测技术 | 第24-45页 |
| ·相空间重构参数的选取方法 | 第24-32页 |
| ·相空间重构理论 | 第24-26页 |
| ·相空间重构嵌入维数的选取 | 第26-28页 |
| ·相空间重构时间延迟的选取 | 第28-29页 |
| ·重构相空间的质量判别 | 第29-32页 |
| ·非线性时间序列噪声处理技术 | 第32-39页 |
| ·噪声级别的估计 | 第33-36页 |
| ·噪声的抑止和降低 | 第36-39页 |
| ·时间序列预测算法 | 第39-44页 |
| ·全局法 | 第40-41页 |
| ·局域法 | 第41-43页 |
| ·其它非线性预测方法 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第三章 金融时间序列的非线性和确定性检验 | 第45-72页 |
| ·时间序列的非线性检验方法 | 第45-55页 |
| ·基于BDS 的非线性检验 | 第45页 |
| ·基于替代数据的非线性检验 | 第45-49页 |
| ·时间序列的确定性检验方法 | 第49-55页 |
| ·证券市场的非线性和确定性实证分析 | 第55-67页 |
| ·数据的平稳化处理 | 第56-58页 |
| ·证券市场的确定性检验 | 第58-62页 |
| ·证券市场的非线性性检验 | 第62-67页 |
| ·替代数据法的日历效应改进研究 | 第67-71页 |
| ·日历效应的检查 | 第67-68页 |
| ·基于日历效应的算法改进 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 单变量金融时间序列的相空间重构研究 | 第72-86页 |
| ·金融时间序列相空间重构嵌入维数的选取方法 | 第72-73页 |
| ·噪声对时间序列相空间重构的影响 | 第73-75页 |
| ·证券市场的噪声级别检测及减低 | 第75-79页 |
| ·证券市场的复杂系统重构研究 | 第79-85页 |
| ·直接复杂系统重构研究 | 第79-81页 |
| ·噪声处理后的复杂系统重构研究 | 第81-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 单变量金融时间序列的非线性预测 | 第86-106页 |
| ·非参数方法预测算子及其改进 | 第86-91页 |
| ·局部预测算子 | 第87-88页 |
| ·基于权函数的预测算子 | 第88-90页 |
| ·基于径向基函数（RBF）的预测算子 | 第90-91页 |
| ·局部方法及其改进算子的实证研究 | 第91-97页 |
| ·预测算法的健壮性检验 | 第91-93页 |
| ·针对证券指数时间序列的实证分析 | 第93-97页 |
| ·基于金融时序周期特征的局部预测算法改进研究 | 第97-101页 |
| ·针对金融时间序列算法存在的问题及改进 | 第97-99页 |
| ·算法验证和分析 | 第99-100页 |
| ·仿真试验结论 | 第100-101页 |
| ·基于金融时间序列分布特征的局部预测算法改进研究 | 第101-105页 |
| ·位数估计 | 第101-103页 |
| ·改进算法的实证研究 | 第103-104页 |
| ·仿真试验结论 | 第104-105页 |
| ·本章小结 | 第105-106页 |
| 第六章 多变量时间序列的相空间重构研究 | 第106-120页 |
| ·多变量相空间重构参数的选取方法 | 第106-107页 |
| ·多变量环境相空间重构技术的改进研究 | 第107-112页 |
| ·多变量时间序列重构嵌入维数选择算法的改进 | 第107-110页 |
| ·多变量时间序列重构嵌入维数选择算法的计算机仿真 | 第110-112页 |
| ·多变量环境下噪声的影响 | 第112-115页 |
| ·多变量环境最大Lyapunov 指数的计算 | 第115-119页 |
| ·单变量最大Lyapunov 指数的小数据量方法 | 第116页 |
| ·多变量环境下小数据量方法的推广 | 第116-117页 |
| ·计算机仿真及分析 | 第117-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 多变量金融时间序列的相空间重构及非线性预测 | 第120-133页 |
| ·多变量金融时间序列的实证分析对象 | 第120-126页 |
| ·实证分析对象的选择 | 第120-122页 |
| ·实证分析对象的统计特征 | 第122-124页 |
| ·实证分析对象的非线性和确定性检验 | 第124-126页 |
| ·多变量金融时间序列的复杂系统重构研究 | 第126-129页 |
| ·多变量金融时间序列非线性不变量计算 | 第129-130页 |
| ·多变量环境下金融时间序列的非线性预测 | 第130-132页 |
| ·本章小结 | 第132-133页 |
| 第八章 总结与展望 | 第133-136页 |
| 参考文献 | 第136-144页 |
| 附录A：Lorenz 系统对算法的检验 | 第144-146页 |
| 附录B：标准普尔500 指数收益率的实证分析数据图表 | 第146-148页 |
| 附录 C:上海证券市场综合指数收益率的实 | 第148-150页 |
| 附录D：改进预测算法结果图表 | 第150-153页 |
| 附录E：分类指数收益率时间序列的非线性和确定性检验 | 第153-156页 |
| 附录F：综合指数多变量预测结果对比图 | 第156-159页 |
| 作者在攻读博士学位期间完成的论文 | 第159-160页 |
| 作者简介 | 第160-161页 |
| 致谢 | 第161页 |
