基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测



基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

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基于小波分析与支持向量机的人民币汇率预测

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
插图索引	第9-10页
附表索引	第10-11页
第1章绪论	第11-19页
· 选题背景与研究意义	第11-12页
· 相关文献综述	第12-16页
· 汇率预测方法	第12-13页
· 金融时间序列除噪方法	第13-14页
· 支持向量机及应用现状	第14-16页
· 研究思路与研究内容	第16-19页
第2章相关研究基础与理论分析	第19-37页
· 现代汇率理论与汇率预测方法	第19-26页
· 基于基本分析方法的汇率预测	第19-22页
· 基于技术分析方法的汇率预测	第22-26页
· 小波分析理论	第26-32页
· 小波分析的原理和特点	第26-27页
· 连续小波变换	第27页
· 离散小波变换	第27-29页
· 多分辨分析	第29-31页
· Mallat算法	第31-32页
· 小波分析与汇率时间序列预测	第32页
· 支持向量机理论	第32-37页
· 机器学习问题与经验风险	第33-34页
· 支持向量回归	第34-36页
· 支持向量回归方法的特点	第36-37页
第3章人民币汇率支持向量回归预测模型的构建	第37-52页
· 支持向量回归组合汇率预测模型框架的提出	第37-38页
· 小波母函数及分解尺度的选择	第38-43页
· 小波母函数特性分析	第38-41页
· 小波母函数选取的依据	第41-42页
· 小波分解尺度的选取	第42-43页
· 序列滞后阶的识别和确定	第43-44页
· 支持向量回归机的参数选取	第44-52页
· 核函数的选取	第44-46页
· 支持向量回归参数的灵敏度分析	第46-49页
· 支持向量回归模型参数的选择方法	第49-52页
第4章人民币兑美元汇率预测的实证研究	第52-62页
· 样本来源及描述统计	第52-53页
· 模型的参数估计	第53-55页
· 基于小波分析汇率多尺度分解	第53-54页
· 确定各子序列滞后期	第54页
· 支持向量机参数的确定	第54-55页
· 模型预测能力比较	第55-60页
· 预测方法的评价	第55页
· 模型样本内预测能力比较	第55-57页
· 模型样本外预测能力比较	第57-60页
· 模型预测性能的显著性检验	第60-62页
· D-M测试模型	第60页
· 显著性检验	第60-62页
结论	第62-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70-71页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文	第71-72页
附录B 攻读学位期间所参与的科研项目	第72 页

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