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时间:2019-03-17
《基于小波消噪的股票价格指数arima模型拟合与预测》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、校代巧尉法义聲:JIANCX…NIVERSITYOFFINANCE&ECONOM忆S中图分类号UDC硕±学位论文MASTERDISSERTATION基于小波消噪的股票价格指数ARIMA模型拟合与预测论文题目(中文)UsingA民IMAModel化巧tandP化diettndexofS化ck论All目nave-(英文)PriceBasedoWletDeNoising闯芳罗世华教授作者导师硕去统化计1学于院凡申请学位搭养单位统计学(理学方向)教理金高生’学
2、科专业—研究方向二〇一六六年月魏创性声巧本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知L乂标注和致谢,除了文中特别加的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得注西财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献瑣己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。L心签《:曰期:兴t.它.(句巧关于论文使用授权的说巧本人完全了解江西财经大学有关保留、使用学位论文的规定,巧:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可W公布
3、论文的全部或部分内容、,可k乂采用影印缩巧或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后遵守此规定)'签著M尊师絶違:巧曰期::艺处目录1.穀11.1研究背景和意义11.2相关课题的研究与应用现状21.2.1时间序列分析理论的研究现状21.2.2股价预测的研究现状31.2.3小波分析在股票预测中的研究现状51.3研究思路与基本框架61.4本文的创新与不足72.时间序列分析理论82.1时间序列的预处理82丄1平稳性的定文与检验82丄2纯随机性的定义与检验92.2时间序列模型102.2.1
4、AR模型简介102.2.2MA模型简介102.2.3ARMA模型简介112.2.4ARIMA模型简介113.小波分析理论133.1傅里叶分析理论133.2小波分析理论133.2.1连续小波变换143.2.2离散小波变换143.2.3常用小波画数153.3多分辨分析183.4Mallat算法193.5小波去噪203.5.1小波去噪的原理203.5.2小波去噪的步骤203.5.3小波去噪阐值选取方法214.数据预处理与模型构建23.4.1数据的选取234.2数据的基本统计特征
5、分析23I4.3模型的选取254.4模型的识别与定阶264.5模型参数的估计264.6模型的检验与预测285?实证分析305.1基于ARIMA模型的股指序列分析305巧.2小波去噪过程5.3基于小波分析与ARIMA组合的股指序列分析34—6.研究结论与展望394参考*献14附录5^谢48nContents1.Introduction11.1目ackgroundandsinificanceofthetopic1g化1a.2民earchandpplicati
6、on21.2.1Researchintimeseries21.2.2Researchinstockricerediction3pp1.2.3Researchinstockriceredictionwithwavelet5pp1.3Researchideasandbasicframework61.4Contributionandshortcominsoftheresearch7g2.Introductionoftimeseries82.1Timeseriesretreatme
7、nt8p2.1.1Definitionandtestofstationary82.1.2Definitionandtestofrandomness92.2Timeseriesmodel102.2.1ARmodel102.2.2MAmodel102.2.3ARMAmodel112.2.4ARIMAmodel113.Introductiono
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