基于小波分析的金融时间序列研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·相关课题的研究与应用现状 | 第11-14页 |
| ·小波去噪的研究与应用现状 | 第11-12页 |
| ·时间序列分析理论的研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究内容和方法 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·研究方法 | 第14-15页 |
| 第2章 小波分析理论 | 第15-31页 |
| ·小波分析理论的发展历史 | 第15-16页 |
| ·傅里叶分析理论 | 第16-19页 |
| ·连续Fourier 变换 | 第16-17页 |
| ·离散Fourier 变换 | 第17-18页 |
| ·加窗Fourier 变换 | 第18-19页 |
| ·小波分析理论 | 第19-26页 |
| ·连续小波变换 | 第19-20页 |
| ·离散小波变换 | 第20-21页 |
| ·多分辨分析 | 第21-24页 |
| ·Mallat 算法 | 第24-26页 |
| ·小波去噪 | 第26-31页 |
| ·小波去噪的发展过程 | 第26-27页 |
| ·小波去噪的实现 | 第27-31页 |
| 第3章 时间序列分析理论 | 第31-47页 |
| ·时间序列的预处理 | 第31-34页 |
| ·平稳性的定义 | 第31-32页 |
| ·平稳性检验 | 第32-33页 |
| ·纯随机性的定义 | 第33页 |
| ·纯随机性的检验 | 第33-34页 |
| ·平稳时间序列模型 | 第34-40页 |
| ·ARMA(p,q)模型简介 | 第34-35页 |
| ·模型的识别与定阶 | 第35-37页 |
| ·模型参数的估计 | 第37-38页 |
| ·模型的检验 | 第38-39页 |
| ·模型预测 | 第39-40页 |
| ·条件异方差模型 | 第40-47页 |
| ·异方差检验 | 第41-42页 |
| ·ARCH 模型 | 第42-43页 |
| ·GARCH 模型 | 第43-47页 |
| 第4章 实证分析 | 第47-57页 |
| ·基于小波的金融时间序列去噪 | 第47-49页 |
| ·基于小波的金融时间序列分析 | 第49-57页 |
| ·收益率序列的预处理与分析 | 第50-52页 |
| ·结合小波的收益率序列分析 | 第52-57页 |
| 第5章 研究结论与展望 | 第57-59页 |
| ·研究结论 | 第57页 |
| ·不足与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
