| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第9页 |
| 1.3 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 主要创新点 | 第10页 |
| 1.5 研究框架 | 第10-13页 |
| 第2章 理论综述 | 第13-14页 |
| 2.1 EMD方法 | 第13页 |
| 2.2 EEMD方法 | 第13-14页 |
| 2.3 1MF重构 | 第14页 |
| 第3章 基于EEMD的金融时间序列多尺度集成预测 | 第14-23页 |
| 3.1 预测方法综述 | 第14-16页 |
| 3.2 建模思路 | 第16页 |
| 3.3 相关模型 | 第16-18页 |
| 3.3.1 GM(1,1)模型 | 第16-17页 |
| 3.3.2 Elman神经网络 | 第17页 |
| 3.3.3 支持向量机 | 第17-18页 |
| 3.4 实证分析 | 第18-23页 |
| 3.4.1 数据准备 | 第18页 |
| 3.4.2 序列分解与重构 | 第18-19页 |
| 3.4.3 集成模型构建 | 第19-20页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第20-23页 |
| 第4章 基于EEMD的我国股市与汇市波动溢出效应研究 | 第23-31页 |
| 4.1 引言 | 第23-24页 |
| 4.2 时变copula模型 | 第24页 |
| 4.3 实证分析 | 第24-28页 |
| 4.3.1 数据说明 | 第24-25页 |
| 4.3.2 基于EEMD的序列分解与重构 | 第25-26页 |
| 4.3.3 短期波动项的波动溢出效应分析 | 第26-27页 |
| 4.3.4 中期波动项的波动溢出效应分析 | 第27-28页 |
| 4.4 结论 | 第28-31页 |
| 第5章 基于EEMD去噪的跨期套利策略 | 第31-41页 |
| 5.1 引言 | 第31页 |
| 5.2 传统去噪方法综述 | 第31-32页 |
| 5.3 策略思路 | 第32-34页 |
| 5.4 策略回测 | 第34-39页 |
| 5.4.1 IF合约回测 | 第34-36页 |
| 5.4.2 IH合约回测 | 第36-37页 |
| 5.4.3 IC合约回测 | 第37-38页 |
| 5.4.4 参数优化 | 第38-39页 |
| 5.5 结论 | 第39-41页 |
| 第6章 总结和展望 | 第41-43页 |
| 6.1 主要工作及结论 | 第41页 |
| 6.1.1 基于EEMD的金融时间序列集成预测 | 第41页 |
| 6.1.2 基于EEMD的股市汇市波动溢出研究 | 第41页 |
| 6.1.3 基于EEMD去噪的跨期套利策略 | 第41页 |
| 6.2 研究展望 | 第41-43页 |
| 6.2.1 IMF重构 | 第41页 |
| 6.2.2 量化投资 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 在读期间的学术成果 | 第50页 |