組合模型對金融時間序列的分析及預測論文(PDF 43頁)

2．1統計學習理論簡介
2．1．1 VC維
2．1．2推廣性的界
2．1．3結構風險最小化原則
2．2支持向量機
2．2．1最優化理論
2．2．2 Wolfe對偶
2．2．3支持向量機理論
2．2．4核函數
2．2．5支持向量回歸算法
2．高斯徑向基函數(RBF)
3．1 引言
3．2時間序列的幾個基本概念
3．2．1 平穩性
3．2．2 自相關係數和偏自相關函數
3．2．3平穩性的ADF檢驗
3．2．4 自噪聲與線性時I司序列
3．3隨機模型及其預報
3．3．1線性平穩模型
3．3．2線性非平穩模型
3．3．3 AIC準貝0和BIC準貝0
3．3．4建模流程
3．Sigmoid函數
4IC=exp(2％)擎4IC(Akaike，s Info僦帆Cri眥刀)(3．24)
4．1組合模型的建模方式
4．2上海綜指的實證分析
4．2我國CP I序列預測實證
4．2．1 GARCH模型
4．2．1提取內生變量
4．2．2支持向量機回歸模型預測
4．2．2組合模型實證
4．2．3 GARCH模型分析
4．2．3對殘差的分析及預測
4．2．4 CP I序列預測比較
4．2．4模型預測比較
4．張量積函數
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