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大数据环境下的统计分析方法研究
机器学习在统计预测中的应用
金融时间序列的波动性建模与预测
生存分析在医学统计中的应用
社会网络数据的统计挖掘与分析
统计质量控制在制造业中的应用研究
贝叶斯统计方法及其在经济学中的应用
多元统计分析在市场营销中的应用
高维数据的降维与可视化技术研究
非参数统计方法在生物信息学中的应用
题目：金融时间序列的波动性建模与预测
第一章 引言
1.1 研究背景
1.1.1 金融市场波动性的特点
1.1.2 时间序列分析在金融中的重要性
1.2 研究目的与意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 研究方法与论文结构
1.3.1 研究方法
1.3.2 论文结构
第二章 文献综述
2.1 金融时间序列波动性研究现状
2.1.1 国外研究现状
2.1.2 国内研究现状
2.2 时间序列建模方法
2.2.1 经典时间序列模型
2.2.2 波动性模型（ARCH类模型）
2.3 文献评述
2.3.1 现有研究的不足
2.3.2 本文的研究定位
第三章 金融时间序列分析的理论基础
3.1 时间序列的基本概念
3.1.1 平稳性与非平稳性
3.1.2 自相关与偏自相关
3.2 ARCH/GARCH模型
3.2.1 ARCH模型原理
3.2.2 GARCH模型的扩展
3.3 波动性模型的参数估计与检验
3.3.1 参数估计方法
3.3.2 模型检验与诊断
