状态空间模型在经济指标中的应用
| 中文摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·基于状态空间模型的时间序列分析发展综述 | 第10-11页 |
| ·经济指标介绍 | 第11-13页 |
| ·居民消费价格指数 | 第11-12页 |
| ·社会消费品零售总额 | 第12-13页 |
| 第二章 状态空间模型及KALMAN滤波 | 第13-30页 |
| ·ARMA模型 | 第13页 |
| ·ARIMA模型 | 第13-14页 |
| ·状态空间模型及ARMA模型的状态空间模型表示 | 第14-18页 |
| ·状态空间模型的Kalman滤子的推导 | 第18-23页 |
| ·稳定状态的Kalman滤子 | 第23-26页 |
| ·平滑 | 第26-29页 |
| ·缺失值 | 第29-30页 |
| 第三章 状态空间模型的参数估计 | 第30-40页 |
| ·极大似然法概述 | 第30-31页 |
| ·状态空间模型参数的极大似然估计 | 第31-32页 |
| ·EM算法 | 第32-37页 |
| ·EM算法简介 | 第32-33页 |
| ·EM算法实例分析 | 第33-35页 |
| ·EM算法的相关性质 | 第35-37页 |
| ·GEM-ECM算法 | 第37页 |
| ·EM-Newton算法 | 第37-38页 |
| ·MCEM算法 | 第38页 |
| ·预测 | 第38-40页 |
| 第四章 应用实例 | 第40-49页 |
| ·居民消费价格指数分析与预测 | 第40-43页 |
| ·数据处理 | 第40-41页 |
| ·模型确定 | 第41-42页 |
| ·模型预测 | 第42-43页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·社会消费品零售总额的分析与预测 | 第43-49页 |
| ·数据处理 | 第44页 |
| ·模型确定 | 第44-46页 |
| ·模型预测 | 第46-47页 |
| ·模型预测结果比较 | 第47页 |
| ·结论 | 第47-49页 |
| 第五章 总结 | 第49-50页 |
| ·主要工作 | 第49页 |
| ·主要创新之处 | 第49页 |
| ·后续工作和展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 在校期间的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
