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总序1

序言1

第1章　绪论1

1.1　外汇汇率与国际油价波动预测研究的重要意义1

目次1

1.2　外汇汇率预测研究现状：神经网络的角度4

1.3 国际油价波动预测研究现状：综合的角度16

1.4　本书的主要内容与创新点18

第一部分　TEI@I方法论：理论架构与模型技术22

第2章　TEI@I方法论的理论框架22

2.1 引言22

2.2　TEI@I方法论的理论基础22

2.3　TEI@I预测方法论的理论框架23

2.4　TEI@I预测方法论的主要模块23

2.5　本章小结31

3.1 引言32

3.2　文本挖掘技术32

第3章　TEI@I方法论：模型、方法与技术32

3.3　经济计量模型38

3.4　人工智能技术40

3.5　集成预测技术59

3.6　本章小结69

第二部分　基于TEI@I方法论的外汇汇率与国际油价预测模型71

第4章　外汇汇率预测模型之一：具有优化学习率的自适应平滑神经网络模型71

4.1　引言：模型产生的背景71

4.2　具有优化学习率的自适应平滑神经网络外汇预测模型构建72

4.3　实证分析75

4.4　本章小结78

第5章 外汇汇率预测模型之二：基于GLAR和ANN的非线性集成模型79

5.1 引言：相关研究简述79

5.2 基于GLAR和ANN的非线性集成模型的构建过程81

5.3　实证分析88

5.4　本章小结91

第6章　外汇汇率预测模型之三：基于遗传算法的支持向量机模型92

6.1 引言92

6.2　基于遗传算法的支持向量机模型的构建过程93

6.3　实证分析97

6.4　三个外汇汇率预测模型的比较100

6.5　本章小结101

第7章 国际油价预测模型之一：基于TEI@I的综合集成模型102

7.1 引言102

7.2　基于TEI@I综合集成模型的建模思路与模型构建102

7.3　实证分析104

7.4　本章小结112

8.1 引言113

第8章　国际油价预测模型之二：基于粗集优化的文本挖掘模型113

8.2　基于粗集优化的文本挖掘预测模型的构建115

8.3　实证分析125

8.4　本章小结127

第9章 国际油价预测模型之三：基于贝叶斯原则的粗集集成模型128

9.1 引言128

9.2　基于贝叶斯原则的多阶段粗集集成油价预测模型构建129

9.3　实证分析136

9.5　本章小结138

9.4　三个国际油价预测模型的比较138

第三部分　基于TEI@I方法论的智能预测系统141

第10章 集成ANN和Web的外汇预测与交易决策支持系统141

10.1 引言141

10.2　集成外汇预测与交易决策支持系统：总体框架141

10.3　集成外汇预测与交易决策支持系统：建模技术与方法143

10.4　集成外汇预测与交易决策支持系统：系统开发与实施150

10.5　集成外汇预测与交易决策支持系统：系统评价153

10.6　本章小结162

第11章　基于文本挖掘的神经粗集专家油价预测系统163

11.1 引言163

11.2　基于文本挖掘的神经粗集专家油价预测系统：总体框架163

11.3　基于文本挖掘的神经粗集专家油价预测系统：建模技术及混合集成165

11.4　基于文本挖掘的神经粗集专家油价预测系统：系统开发与实施167

11.5　本章小结172

第12章　总结与展望173

参考文献176