组合预测模型及其在股票收益率预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·经济预测概述 | 第10-11页 |
| ·证券市场预测 | 第11-12页 |
| ·经济时间序列分析 | 第12-13页 |
| ·组合预测方法概述 | 第13页 |
| ·论文工作介绍 | 第13-15页 |
| 第二章 优化的灰色预测模型 | 第15-26页 |
| ·灰色动态模型概述 | 第15-16页 |
| ·灰色系统建模的基本思想 | 第15-16页 |
| ·GM(1,1)模型的特点 | 第16页 |
| ·GM(1，1)一般建模过程 | 第16-18页 |
| ·改进的 GM(1,1)建模过程 | 第18-23页 |
| ·数据预处理 | 第18-19页 |
| ·GM(1,1)模型建立和背景值的优化 | 第19-23页 |
| ·实证研究 | 第23-26页 |
| 第三章 ARCH族模型 | 第26-37页 |
| ·ARCH族模型 | 第26-30页 |
| ·AR(p)-Arch(q)模型 | 第26-29页 |
| ·ARCH模型的推广 | 第29-30页 |
| ·EGARCH模型 | 第30页 |
| ·EGARCH模型预测股指收益率序列 | 第30-32页 |
| ·实证分析 | 第32-37页 |
| ·研究目的 | 第32页 |
| ·数据分析 | 第32-37页 |
| 第四章 遗传算法 | 第37-47页 |
| ·遗传算法的思想 | 第37页 |
| ·遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| ·遗传算法求解的关键问题 | 第38-42页 |
| ·编码方法 | 第38-39页 |
| ·种群设定 | 第39页 |
| ·适应度函数 | 第39-40页 |
| ·遗传操作 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的收敛性 | 第41-42页 |
| ·算法描述 | 第42-47页 |
| ·主要分析步骤 | 第42-45页 |
| ·代码主函数部分 | 第45-47页 |
| 第五章 基于遗传算法的组合预测模型 | 第47-60页 |
| ·组合预测的思想 | 第47-48页 |
| ·组合预测模型的最优化问题 | 第48-50页 |
| ·组合预测模型的提出 | 第48页 |
| ·组合预测模型的二次规划问题 | 第48-50页 |
| ·考虑预测有效度和预测精度的组合预测模型 | 第50-54页 |
| ·预测精度和预测有效度 | 第50-52页 |
| ·非劣性组合预测和优性组合预测存在的充分条件 | 第52页 |
| ·考虑预测精度和有效度的组合预测模型 | 第52-54页 |
| ·遗传算法与组合优化 | 第54-55页 |
| ·实例分析 | 第55-60页 |
| ·遗传组合优化模型的应用 | 第55-56页 |
| ·经济时间序列预测模型 | 第56-57页 |
| ·预测结果比较分析 | 第57-60页 |
| 结论与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第65页 |
