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现代优化算法在金融时间序列参数估计中的应用

摘要第1-5页
abstract第5-7页
第一章 绪论第7-15页
   ·研究背景及目的第7-9页
   ·国内外研究现状第9-13页
   ·研究内容第13-15页
第二章 金融时间序列的基本理论第15-27页
   ·金融时间序列厚尾性第15-17页
   ·GARCH模型相关理论介绍第17-20页
   ·金融序列波动中的长期记忆现象第20-23页
   ·模型参数的估计第23-27页
第三章 现代优化算法第27-40页
   ·遗传算法第27-32页
   ·粒子群算法第32-36页
   ·人工鱼群算法第36-40页
第四章 实证研究第40-63页
   ·上证指数收益率基本统计分析第40-43页
   ·上证指数收益率金融特征检验第43-47页
   ·基于传统优化算法的上证指数收益率GARCH模型参数求解第47-51页
   ·基于现代优化算法的上证指数收益率GARCH模型参数求解第51-61页
   ·结论第61-63页
第五章 总结与展望第63-65页
参考文献第65-70页
致谢第70-71页
附录1 论文程序第71-81页
附录2 在校期间参与的课题及发表的论文第81页

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