| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| ·选题背景及选题意义 | 第7-8页 |
| ·经济周期拐点识别方法研究现状 | 第8-11页 |
| ·粒子滤波算法及研究现状 | 第11-14页 |
| ·结构安排和创新点 | 第14-16页 |
| 2 粒子滤波算法的基本原理 | 第16-30页 |
| ·基本模型假定 | 第16-18页 |
| ·Kalman 滤波 | 第18-19页 |
| ·序贯重要性抽样（SIS）方法 | 第19-24页 |
| ·一般粒子滤波算法（SISR） | 第24-26页 |
| ·辅助粒子滤波（Auxiliary particle Filter） | 第26-27页 |
| ·权值退化的解决方法 | 第27-30页 |
| 3 中国经济周期的拐点识别 | 第30-45页 |
| ·衡量中国经济周期的各指标 | 第30-32页 |
| ·模型设定 | 第32-33页 |
| ·模型的估计方法 | 第33-37页 |
| ·模型的估计结果与实证分析 | 第37-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 结论与展望 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |