参考文献 查看全部 ↓

• 车四方，谢家智，舒维佳.2018.基于不同权重选取的多维贫困测度与分析[J].数量经济研究，9（2）：47-60.
• 陈守东，王鲁非.2002.上证综合指数VaR的度量[J].数量经济技术经济研究，（4）：103-106.
• 陈蔚.2015.基于线性ARIMA与非线性BP神经网络组合模型的进出口贸易预测[J].统计与决策，（22）：47-49.
• 戴国强，陆蓉.1999.中国股票市场的周末效应检验[J].金融研究，（4）：48-54.
• 董秀良，张屹山.2006.国内外原油市场波动溢出效应的多元分析[J].中国软科学，（12）：120-125+152.
• 方匡南，杨阳.2018.SGL-SVM方法研究及其在财务困境预测中的应用[J].统计研究，35（8）：104-115.
• 贾非，于鸿.2016.金融、实体经济与货币需求关联性的结构转变[J].当代经济研究，（3）：81-88.
• 金春雨，王薇，刘洋.2016.基于CWT方法的我国大豆期货市场价格发现功能及美中大豆期现货市场价格联动性分析[J].数量经济研究，7（2）：149-165.
• 李杰，马士豪，靳孟宇，Chao-hsien Chu.2018.基于SA-SVM的众筹违约风险预警模型[J].统计与信息论坛，33（11）：70-77.
• 彭勇，陈俞强.2013.基于信息粒化的SVM时序回归预测[J].计算机系统应用，22（5）：163-167.
• 石凯，刘力臻，聂丽.2012.沪深300指数与股指期货的关系——基于BEKK-GARCH和MODWT的实证分析[J].数量经济研究，3（1）：139-146.
• 隋建利.2013.我国股票市场收益率序列的长期记忆性和“杠杆效应”检验[J].数量经济研究，4（2）：102-113.
• 王鹏，黄迅.2018.基于Twin-SVM的多分形金融市场风险的智能预警研究[J].统计研究，35（2）：3-13.
• 徐国祥，杨振建.2011.PCA-GA-SVM模型的构建及应用研究——沪深300指数预测精度实证分析[J].数量经济技术经济研究，34（2）：135-147.
• 杨天宇，黄淑芬.2010.基于小波降噪方法和季度数据的中国产出缺口估计[J].经济研究，45（1）：115-126.
• 张贵生，张信东.2016.基于近邻互信息的SVM-GARCH股票价格预测模型研究[J].中国管理科学，24（9）：11-20.
• 赵国庆，魏军.2010.扩展GJR-GARCH模型与信息传播速度[J].数量经济研究，1（1）：112-119.
• Alon，I.，M.Qi，R.J.Sadowski.2001.Forecasting Aggregate Retail Sales：A Comparison of Artificial Neural Networks and Traditional Methods[J].，8（3）：147-156.
• Bollerslev，T.1986.Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity[J].，31：307-327.
• Box，G.E.，G.M.Jenkins.1970.[M].San Francisco：Holden-Day.
• Daubechies，I.1992.[M].Society for Industrial and Applied Mathematics Philadelphia，Pennsylvania.
• Engle，R.F.1982.Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K.Inflation[J].，54（4）：987-1008.
• Gallegati，M.2008.Wavelet Analysis of Stock Returns and Aggregate Economic Activity[J].，52（6）：3061-3074.
• Glosten，L.R.，R.Jagannathan and D.E.Runkle.1993.On the Relation between the Expected Value and the Volatility of Nominal Excess Return on Stocks[J].，（48）：1779-1801.
• Goupillaud，P.，A.Grossman，and J.Morlet.1984.Cycle-Octave and Related Transforms in Seismic Signal Analysis[J].，23（1）：85-102.
• Johnstone，I.M.，B.W.Silverman.1997.Wavelet Threshold Estimators for Data with Correlated Noise[J].，59（2）：319-351.
• Khashman，A.and N.I.Nwulu.2011.Intelligent Prediction of Crude Oil Price Using Support Vector Machines[C].2011 IEEE 9th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics（SAMI），Smolenice，165-169.
• Ma，W.，Y.Wang，N.Dong.2010.Study on Stock Price Prediction Based on BP Neural Network[C].2010 IEEE International conference on Emergency Management and Management Sciences（ICEMMS），Beijing，57-60.
• Naeini，M.P.，H.Taremian，H.B.Hashemi.2010.Stock Market Value Prediction Using Neural Networks[C].2010 International Conference on Computer Information Systems and Industrial Management Applications，Krackow，132-136.
• Nelson，D.B.1990.Stationarity and Persistence in the GARCH（1，1）Model[J].，（6）：318-334.
• Oliveira，F.A.D.，L.Enrique Zárate，M.de Azevedo Reis，C.Neri Nobre.2011.The Use of Artificial Neural Networks in the Analysis and Prediction of Stock Prices[C].IEEE International Conference on Systems，Man，and Cybernetics，Anchorage，AK，2151-2155.
• Vapnik，V.1995.[M].Springer，New York.
• Walker，G.1931.On Periodicity in Series of Related Terms[J].，131（8）：518-532.
• Yule，G.U.1927.On a Method of Investigating Periodicities in Disturbed Series，with Special Reference to Wolfer's Sunspot Numbers[J].，226：267-298.