半参数回归法预测短期焦炭价格
| 摘要 | 第1页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 详细摘要 | 第7-10页 |
| Detail Abstract | 第10-16页 |
| 1 绪论 | 第16-34页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第16-18页 |
| ·本文选题背景 | 第16-18页 |
| ·本文研究意义 | 第18页 |
| ·中国焦炭市场供需特征分析 | 第18-22页 |
| ·中国焦炭分布及生产特征 | 第18-19页 |
| ·焦化产品价格指数的变化特征 | 第19-22页 |
| ·焦炭消费的两项基本特征 | 第22页 |
| ·焦炭价格预测模型的选择 | 第22-31页 |
| ·焦炭价格的影响因素研究 | 第22-24页 |
| ·常用价格预测方法及应用 | 第24-30页 |
| ·半参数预测方法的选择 | 第30-31页 |
| ·本文研究目标及内容 | 第31-34页 |
| ·本文研究目标及任务 | 第31-32页 |
| ·本文研究内容及方法 | 第32-34页 |
| 2 半参数回归的理论研究综述 | 第34-50页 |
| ·非回归模型理论概述 | 第34-35页 |
| ·无参数回归模型 | 第34-35页 |
| ·半参数回归模型 | 第35页 |
| ·半参数回归模型估计方法 | 第35-39页 |
| ·半参数回归的核估计法 | 第35-37页 |
| ·半参数回归的局部线性估计法 | 第37页 |
| ·半参数回归的近邻估计法 | 第37-38页 |
| ·半参数回归的正交序列估计 | 第38-39页 |
| ·半参数模型核函数及窗框选择方法 | 第39-45页 |
| ·几类常用的核函数 | 第39-41页 |
| ·最佳窗框的选择 | 第41-45页 |
| ·半参数模型的检验方法 | 第45-48页 |
| ·半参数模型的统计性质 | 第45-47页 |
| ·半参数模型的hausman检验 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 3 (非)线性半参数回归法预测焦炭价格 | 第50-62页 |
| ·线性半参数回归模型及其估计方法 | 第50-54页 |
| ·线性半参数模型 | 第50-51页 |
| ·线性半参数模型的两阶段估计 | 第51-54页 |
| ·非线性半参数回归模型及其估计方法 | 第54-55页 |
| ·非线性半参数模型设定 | 第54页 |
| ·最小二乘核估计 | 第54-55页 |
| ·焦炭短期价格的(非)线性半参数估计 | 第55-60页 |
| ·参数主部及非参数变量选择 | 第55页 |
| ·最优窗框的CV法选择 | 第55-57页 |
| ·焦炭价格的半参数估计结果 | 第57页 |
| ·半参数估计结果比较及分析 | 第57-60页 |
| ·半参数模型的检验 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 4 带误差修正算子的半参数回归法预测焦炭价格 | 第62-78页 |
| ·协整理论 | 第62-66页 |
| ·单整原理 | 第62-63页 |
| ·单整的DF与ADF检验 | 第63-65页 |
| ·协整定义 | 第65页 |
| ·协整的检验 | 第65-66页 |
| ·误差修正模型 | 第66-67页 |
| ·误差修正模型结构 | 第66-67页 |
| ·ecm与协整的关系 | 第67页 |
| ·半参数-误差修正算法原理 | 第67-69页 |
| ·半参数-误差修正模型 | 第67-68页 |
| ·误差算子的求解思路 | 第68-69页 |
| ·半参数——误差修正模型对短期焦炭价格的预测 | 第69-76页 |
| ·数据统计特征分析 | 第69-71页 |
| ·单整的ADF检验 | 第71-72页 |
| ·Engle-Granger协整检验 | 第72-73页 |
| ·误差修正算子ΔYt的运算结果 | 第73-74页 |
| ·半参数——误差修正模型的预测结果 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-78页 |
| 5 神经网络-半参数回归法预测焦炭价格 | 第78-94页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第78-84页 |
| ·人工神经网络原理简介 | 第78-79页 |
| ·人工神经网络模型 | 第79-80页 |
| ·BP神经网络模型 | 第80-82页 |
| ·BP神经网络的算法推导 | 第82-84页 |
| ·神经网络——半参数法建模原理 | 第84-86页 |
| ·神经网络——半参数模型介绍 | 第85页 |
| ·神经网络——半参数模型的求解思路 | 第85-86页 |
| ·神经网络——半参数模型对短期焦炭价格的预测 | 第86-93页 |
| ·数据预处理 | 第86-87页 |
| ·神经网络参数的确定 | 第87页 |
| ·神经网络的matlab求解 | 第87-90页 |
| ·神经网络——半参数模型预测结果 | 第90-91页 |
| ·综合分析与结论 | 第91-93页 |
| ·本章小结 | 第93-94页 |
| 6 全文结论及未来工作展望 | 第94-98页 |
| ·结论 | 第94页 |
| ·创新点总结 | 第94-95页 |
| ·未来研究展望 | 第95-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 近期科研成果 | 第102-104页 |
| 致谢 | 第104页 |
