一、我国进口汽车市场波动规律（论文文献综述）
杨凯童[1]（2020）在《中美贸易战下投资者情绪与大豆期货收益的动态关系研究》文中研究说明随着我国经济快速增长,人民生活水平大幅度提高,现货投资已经不能满足投资者的需求,投资者开始将注意力从现货市场转移到期货等金融市场。目前,投资者情绪已经成为了投资者更为关注的指标之一,从早期的结构化指标到如今隐含情绪语义的文本,吸引了众多金融企业、监管机构的注意,逐渐成为学者们研究的热点问题之一。近年来期货市场不断发展,许多研究表明投资者情绪与期货收益存在关联,但结论并不统一。2018年3月22日中美贸易战打响,美国对我国施加贸易压力,我国对美国进口大豆等商品加征关税,贸易摩擦影响了投资者情绪进而影响到大豆期货收益。随着大数据时代来临,通过文本挖掘技术研究投资者情绪与期货收益的动态关系显得尤为重要。本文在前人研究成果的基础上,探索中美贸易战背景下投资者情绪与大豆期货收益之间的动态相关关系,以达到为投资者交易提供理论依据和参考的目的。主要从以下几个方面探究:1.投资者对中美贸易战的认知通常来源于电视或移动端,而移动端设备如电脑、手机等逐渐占据人们的生活,成为直接影响投资者情绪的文本的载体。本文通过收集2017年7月2日至2019年10月15日的万得（WIND）新闻,运用文本分词、过滤停用词、提取文本关键词对中美贸易战新闻文本去噪,去除无情感词汇,提高情感量化的准确率。通过SnowNLP模块将新闻文本量化为情绪指数,并将新闻文本区分出积极情绪新闻文本和消极情绪新闻文本,并用GARCH（1,1）模型刻画情绪波动。2.通过高频词分析、语义网络分析、LDA主题模型与描述统计方法探索新闻中的主要信息、信息之间的逻辑关系、新闻文本的主题特征和新闻主题与投资者情绪特征的关系,得出结论:相比积极新闻,消极新闻占主导时,投资者情绪波动更剧烈。3.通过描述统计方法和GARCH（1,1）模型探究大豆期货收益率的概括性信息与大豆期货收益波动的规律,得出结论:大豆期货收益遵从右偏的非正态分布,符合金融数据的“聚集性”特征,并且期货收益波动受历史期货收益波动的正向影响。4.利用收益率和情绪指数建立DCC-GARCH模型以探究中美贸易战背景下投资者情绪与大豆期货收益的动态关系,结果表明:中美贸易战下投资者情绪与大豆期货收益的动态相关关系由平稳波动至负相关,再回升至正相关并逐渐平稳。
贾珍[2]（2019）在《基于时间序列模型的中国成品油市场需求波动规律及成因分析》文中研究指明石油是保障国家经济和政治安全的重要战略物资。自上世纪60年代起,石油在西方社会就已被广泛应用,成为推动现代工业和经济发展的主要动力。成品油是用量最大的石油产品之一,也是能源消费的主力军。在我国经济社会高速发展的大环境下,成品油消费需求的持续攀升,对我国国民经济的发展起到了重要的支撑作用。在经济全球化和国内市场开放程度加深的背景下,成品油销售企业非常注重的环节就是成品油的营销工作。因此,通过分析成品油市场的需求波动规律,对观察成品油市场的稳定程度和把握市场的变化规律有重要的意义,进而为制定成品油营销对策供可靠的依据。本文以中国成品油消费市场为例,首先分析中国成品油消费需求整体变化趋势,再通过时间序列模型方法对1980-2018年的中国成品油年度消费量波动曲线的变化特征做了进一步分析并得出波动周期。随后再对2010年3月至2018年12月的短期成品油消费需求数据进行月度尺度的分析。在此基础上,结合波动变化规律曲线,对引起中国成品油消费量波动的关键因素进行具体分析。最后,基于成品油市场的年度波动规律与季节性波动规律制定出切实可靠的营销策略。
华元韬[3]（2019）在《中国沿海煤炭水运价格波动规律及预测方法研究》文中认为近年来煤炭运价波动较为剧烈,而沿海煤炭水运在我国华东和华南地区的能源供给中发挥着重要的作用。在本文旨在详细研究我国沿海煤炭水运价格的波动规律并找到最合适的预测方法,进而为政府、航运经营者和铁路部门提供参考和建议。本文首先通过基于离差平方和的系统聚类法对10条沿海水运线路在2013年7月至2018年12月的运价时间序列数据进行聚类,并总结研究聚类结果发现我国沿海煤炭货运线路根据其运距和线路上船只载重情况可分为中途中吨位、中途高吨位、长途高吨位和中途低吨位四大类。基于线路分类,本文先对每类线路的运价波动情况进行了描述性分析,再通过X-12-ARIMA季节调整法和H-P滤波法对每类线路的运价时间序列数据分别进行拆解,详细分析了各类线路的趋势性、季节性、周期性、和不规则性,发现每类线路均有自己独特波动规律,也总结出我国沿海煤炭水运价格整体的波动规律为先降后升的趋势性、先升后降的季节性、不明显的周期性和受到政策变化与异常天气影响的不规则性。完成对各类线路的波动规律的分析后本文进一步探究了最适合用于预测我国沿海煤炭水运价格的模型,通过对各个类别逐一进行3个不同模型预测能力的比较后,提出将时间序列分解和神经网络预测结合的X12-HP-NAR组合模型法是更适用于此处的预测模型。在完成了模型比较选择后,由于X12-HP-NAR组合模型的预测精度还具有提升空间,本文进一步将不规则波动纳入考虑,优化了模型的预测能力。最后本文基于以上研究得出分析我国沿海煤炭货运价格时需要结合具体线路类别进行具体分析和组合模型更适合用于短期预测等结论,并针对航运经营者、铁路部门分别提供了应对价格波动的建议。
王怡[4]（2007）在《中国苹果市场整合研究》文中研究表明自从1978年改革开放以来，中国苹果市场经历了从计划经济向市场经济体制转轨的过程，经济转轨过程的市场发育和市场运行受到了极大的关注，对于市场的研究也由此显得日益迫切。中国苹果市场经历了20多年的经济体制改革，市场运行状况如何?许多学者对转型时期的中国农产品市场的研究表明多数农产品市场存在长期整合，但短期是不整合的。这些研究多数是以价格信息来判断市场整合的，认为在完全竞争的情况下，对于不同地区的市场，如果市场价格随着时间保持同步变化，那么可以把地区市场看成是一个整合的市场。但是，事实上这一假设已经受到实践的挑战，流通领域的集中日益导致市场力量的形成和扩大，大型流通企业（如超市）有大规模库存能力、可供压缩的利润空间，有交叉补贴的能力，也有多商品多地区通盘考虑后的定价策略。因此，表面上的市场价格不整合不能简单归因于政府干预，也不能简单归因于基础设施建设。市场行为主体由于自身的定价策略，在短期内有可能通过改变产品的交易数量对市场做出反应，而产品价格在短期内并不遵循其他市场的波动规律。因此，对市场整合的研究不仅从价格上考虑，而且考察产品数量上的变化，有可能更全面地考察市场整合。这是一个一般性的问题，不仅仅涉及苹果市场，因此具有更普遍的意义。因此，在前人研究的基础上，针对出现的新情况，考虑苹果自身的市场环境及流通特征，本文对我国苹果市场拟研究的问题归纳为以下几个方面：（1）我国苹果主产省内各市场之间价格上是否存在长期整合和短期整合关系?（2）我国苹果省际市场之间是否存在短期整合关系和长期整合关系?其价格波动是一个怎样的关系?苹果市场的流通呈现一个怎样的特征?（3）苹果流通领域的集中日益导致市场力量的形成和扩大，是否构成了对价格方法验证市场整合关系的实质影响?（4）现阶段影响苹果市场整合关系的主要因素有哪些?本文在分析相关理论的基础上利用协整检验、误差修正模型、格兰杰因果关系检验、Panel Data模型等方法对以上几个问题进行了深入研究。本研究共分十章，第一章为引言，主要介绍研究背景和本文要研究的问题，说明研究目标、研究假说，对研究框架以及技术路线进行描述，并提出本文研究的可能创新与不足之处。第二章主要是对国内外相关研究进行简要回顾，介绍市场整合有关理论，综合分析目前国内外常用的有关市场整合的研究方法，总结国内外现有有关市场整合和我国苹果市场的实证研究，并对相关研究作出简要评述。第三章重点阐述本研究的理论框架，同时详细介绍了实证研究中所使用的Panel Data模型、协整检验法、误差修正模型（VEC Model）和格兰杰因果关系（Granger Causality）检验等方法。第四章分析了我国苹果的市场状况，介绍了我国苹果的生产供给、品种结构、区域分布以及苹果的消费需求，并概述了我国苹果的国际贸易状况。第五章详细阐述了中国苹果流通体制的变化及交通运输的发展。主要介绍中国苹果流通体制的变化以及苹果价格管理体制演变，并简要分析了影响苹果价格的主要因素。同时对苹果流通渠道的发展变化以及我国交通、通讯业的发展进行了详细阐述。第六章至第九章是本文的核心部分。第六章是对中国苹果主产省内市场整合关系的实证研究。认为省内各市场之间在价格上存在长期整合程度，但短期整合程度低于长期整合程度。由于受多种因素的影响各省内市场之间短期整合程度具有一定的差异性。苹果生产量较大的地区，果品价值的实现对果农收入具有重要的影响，果农对市场价格比较关注，价格反应比较灵敏。第七章是对中国省际市场之间整合关系的实证分析。结果发现随着市场运行机制的健全、基础设施建设的完备，中国苹果市场的整合程度在长期内呈现整合的趋势，但由于受交通运输、销售渠道相对稳定等多种因素的影响，短期整合关系在价格上并不明显。在市场间苹果的贸易量等多种因素的作用下，我国苹果市场就因果关系而言并不是简单的供给市场引起需求市场的变化，而既可能是需求方引起供给方的价格变化，也有可能是供给方引起需求方的变化。第八章主要是从蛛网模型角度出发，运用Panel Data模型对中国苹果市场的总体运行效率做出考量，并考察苹果市场的重要流通特征。从时间序列上来看，在苹果的主产省，苹果生产作为当地支柱产业的地位突出，果农对于苹果市场的行情有敏感的反应，价格信息传导具有效率。但是由于苹果生长的客观规律，苹果生产的特点使得果农面对的市场风险较大。在运销顺畅的情况下，各地苹果产量与市场价格没有明显的相关关系，说明中国苹果产区较集中，销区分散，苹果的跨省流通已经成为苹果供应的重要特征。第九章是对不同流通渠道的市场整合比较分析。结果表明，南京集贸市场与烟台集贸市场不但存在长期整合关系且存在短期整合关系，但南京苏果超市与烟台集贸市场之间只存在长期整合关系，不存在短期整合关系；短期内烟台与南京集市价格互为因果关系，但与超市却没有明显的因果关系。流通环节的集中，市场主体的数量减少、市场力量增加是一个必然的客观趋势，由于市场主体的自愿选择，短期内产品价格并不遵循其他市场上的价格波动规律，价格整合程度可能降低。第十章是全文小结，根据实证研究结果，得出研究结论，并从提高市场运行效率的角度出发，提出合理的政策建议。
刘强[5]（2019）在《我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究》文中指出本论文课题来源于国家自然科学基金委员会管理科学部的地区项目“稀土资源战略储备预警系统及响应机制研究”（项目编号71263022）。稀土战略储备预警系统是对于稀土资源的可持续发展的重要机制,有利于对稀土资源的合理开发与运用,但是在复杂多变的稀土市场中,如何更准确确定稀土产品收储（释放）时机是当前的一个重要问题,因此通过对我国稀土产业发展轨迹的梳理,探究出稀土产业波特特征,同时对未来稀土产业发展趋势进行预测,为政府决策提供理论依据。稀土产业的界定以产业链为划分依据。由于稀土产业下游情况复杂,数据收集困难,因此本文以稀土产业中上游为研究对象,基于我国稀土产业1987年至2017年的历史发展现状,从经济周期波动的角度,对我国稀土产业周期波动性进行研究。揭示我国稀土产业发展历程及周期波动规律,并在此基础上运用灰色预测与SW2-CLI模型对我国稀土产业周期波动趋势进行预测。论文主要分为以下四个部分。首先,对我国稀土产业发展研究现状进行总结,并对经济周期波动理论与产业周期理论进行概述,同时详细地对经济周期波动和产业周期波动研究现状进行了梳理,为本论文提供理论支持与借鉴。其次,通过从我国稀土产业供给、需求、价格、出口、稀土管理政策多方面分析我国稀土产业周期波动现状及特征,得出我国稀土产业发展存在周期波动性,并且波动较为频繁。因此为了更好地对我国稀土产业周期性进行描述,构建了我国稀土产业周期波动测度指标体系。第三,结合上述构建的我国稀土产业周期波动测度指标体系,运用主成分分析方法,将指标体系进行浓缩,得出三个主要成分,即需求成分、供给成分与价格成分,最后构建我国稀土产业综合发展指数。并基于CF滤波,揭示出我国稀土产业一共经历了六个完整的周期,并且现在正处于第七个周期的上升阶段,每个周期时间维持在四年左右,上升期与衰退期相近。同时对每一个周期的波动轨迹进行分析,发现政策因素对我国稀土产业波动影响较明显。第四,运用SW2-CLI模型,将我国稀土产业周期波动趋势值的一阶差分与需求成分、供给成分和价格成分的一阶差分进行滚动回归22次,对我国稀土产业周期波动进行拟合,发现拟合值的波动方向与实际稀土产业波动方向基本一致,同时误差较小。在此基础上运用灰色预测,对我国稀土产业2019年至2023年的稀土需求、供给等因素进行预测,得出2019至2023年三个主要成分的预测值,运用SW2-CLI模型对我国稀土产业2019年至2023年周期波动趋势进行预测,结果表明我国稀土产业将在2020年出现波谷,2022年出现波峰。研究表明:我国稀土产业存在周期性波动,同时为期4年的周期波动规律较为明显,同时SW2-CLI模型对我国稀土产业预测较好,为我国稀土产业发展研究提供了较好的参考。
魏娟[6]（2010）在《铁矿石运输中包运合同选择问题研究》文中进行了进一步梳理国际干散货运输市场主要通过不定期船的形式来实现,铁矿石贸易在干散货运输市场占据着重要的地位和份额,随着铁矿石贸易量的增大和船舶大型化趋势的发展,好望角型船已成为世界铁矿石运输市场的主力船型。铁矿石运输中包运合同是指进口铁矿石海运由航运公司包运,把未来一段时期内的运量和价格进行锁定,从而降低海运价格波动所带来的风险,随着铁矿石贸易量的增大,国际铁矿石贸易广泛采用包运合同运输。铁矿石运输市场是个完全竞争的市场,运价受到诸多因素影响,铁矿石运价的波动可以通过好望角型船波罗的海运价指数BCI来反映,近年来BCI运价指数波动剧烈,走势难以捉摸。铁矿石运价的剧烈波动给市场经营者带来巨大的风险和机遇,如何应对铁矿石运输市场运价的波动,如何有效规避运价风险,降低运输成本,在激烈的市场竞争中获得优势就成为铁矿石运输市场中的航运企业经营者们最为关注和亟待解决的问题。本文针对铁矿石运输市场的特征,通过对铁矿石运费波动的影响因素的分析和研究,建立GARCH模型,对BCI运价指数的波动规律进行分析,对铁矿石运输中包运合同选择问题进行分析和优化,为经营者的经营管理提供决策的依据,相应的改变经营策略,提高航运企业的市场竞争能力和应对市场风险的能力,实现企业利润的最大化。
贾珍,方红,胡东欧,孙仁金[7]（2019）在《中国成品油消费需求波动及影响因素分析》文中研究说明把握中国成品油消费需求波动规律,对于中国成品油市场稳定发展具有重要意义。依据周期波动理论,以中国成品油消费市场为例,分析了中国成品油消费需求整体变化趋势。通过计量经济方法对近10年的中国成品油消费量波动曲线的变化特征做了进一步分析,得出一个波动周期,而后与美国进行对比分析。结合波动变化规律曲线,对引起中国成品油消费量波动的关键因素进行具体分析并得出其影响因素。
陈晨[8]（2014）在《北京市居民消费价格指数波动规律及其驱动因素研究》文中指出北京市作为中国的首都，是备受世人所瞩目的国际化大都市，经济发展一直得到广泛的关注。在“十一五”期间，北京市的经济水平再一次实现了快速增长，尤其是城镇居民的收入水平有了大幅度提升。美中不足的是，城镇居民消费性支出呈现增速放缓，消费结构变动不尽理想等现象。这其中商品消费价格上涨过快制约了消费性支出的增长是主要原因之一，表现为消费价格指数趋势不断走高。在近五年内，消费价格指数体系中八大类的商品指数均呈现出不同程度的增长态势，特别以食品类指数表现明显。因此研究北京市消费价格指数的波动规律与驱动因素显得尤为重要。本文以北京市居民消费价格指数及其体系作为主要研究对象。首先选取了全国31个省市三种不同类型的价格指数作为经济指标，通过省际间面板数据的聚类分析发现地理位置相邻的区域被划分在同一类别中，这说明京津冀三个地区上中下游的商品价格水平相近，消费模式逐渐趋同，北京市商品价格具有一定的区域代表性。其次运用了自回归移动平均模型、指数平滑法以及条件异方差模型等多种方法探究了北京市居民消费价格指数在近一段时期以来的走势以及波动情况，得出了季节变化是指数序列波动的主要影响因素，同时无规律因素表现出波动的集群性。接着针对作为体系中占比近三分之一的食品价格指数进行了相应研究，利用主成分回归法探讨了食品价格指数各类二级指标对于总指标的影响程度，得到食品价格受粮食、水产与蛋类影响较大，而水果与蔬菜价格对其影响较弱。运用多方程模型分析了蔬菜价格指数与水果价格指数间的互动关系，结果显示两者间存在有同向的价格变动关系，而且水果对于蔬菜的价格影响要更强一些。最后研究了作为外部变量的居民可支配收入以及银行同行业拆借利率对于城镇居民消费价格指数的影响，发现收入中的季节因子是价格指数波动的关键性影响因素，同时利用价格指数计算得到的通货膨胀率对于利率存在单方向的影响关系。由此得出北京市消费价格指数受到内外部多种因素驱动影响。一方面在其体系内部的食品价格指数占有近三分之一比重，对于总体指数驱动较强，另一方面以可支配收入为代表的外部变量，其中的季节成分是指数波动的又一影响因素。同时消费价格指数本身的季节因子是决定其长期走势的关键成分，通货膨胀率在不同时期对利率的作用不同。
徐海涛[9]（2020）在《再生资源价格波动的影响因素及对策研究》文中研究表明随着科学技术的飞速发展,人们对各类物质资源的开采程度不断提高,导致土地沙漠化、全球变暖等现象日益严重,对地球的生态环境造成严重的破坏。再生资源回收利用同时具有环境、社会和经济三方面的效益,因此世界各国相继开始发展再生资源的循环利用。在资源严重短缺的今天,国家想要使经济发展逆流而上,就需要大力发展再生资源产业,利用再生资源的产量来弥补原生资源开采的不足。由于当前我国再生资源产业发展起步较晚,技术设备相对落后,许多再生资源重要品种回收率不足六成。并且近年来,国家频繁发布政策禁止进口洋垃圾,使国内再生资源市场供给不足,同时投机行为在市场中时有发生,导致再生资源价格产生剧烈波动。再生资源产业对国家可持续发展具有重要意义,因此大力发展再生资源产业,规范市场秩序,稳定再生资源市场价格显得尤为重要。本文以废纸价格作为研究对象,根据再生资源产业发展和再生资源价格波动的实际情况,以价格波动理论、均衡价格理论为理论基础展开研究。首先运用季节调整法和H-P滤波法对再生资源价格时间序列的波动特征进行分析,寻找再生资源价格波动的规律。然后根据价格波动理论,将再生资源价格波动的影响因素分为内部因素和外部因素,总结出主要的影响因素并进行定性分析。接着运用向量自回归模型,探究各影响因素与再生资源价格的格兰杰因果关系、各因素与再生资源的动态影响以及各影响因素对再生资源价格波动的贡献程度。最后根据向量自回归模型分析得出的结论,运用PPM模型识别再生资源价格波动的突变点,进一步揭示行业信息发布数量与再生资源价格波动的关系。本文研究结论有以下几点:（1）通过协整检验表明再生资源价格、再生资源进口量、行业信息条数、纸制品产量和社会消费品零售总额之间存在长期稳定的协整关系。（2）通过对各影响因素与再生资源价格进行格兰杰因果分析,发现行业信息的发布数量是再生资源价格波动的格兰杰原因,其P值为0.0211,而再生资源价格波动不是行业信息发布条数的格兰杰原因,并且再生资源价格是引起再生资源进口量变化的格兰杰原因,其余因素与再生资源价格波动并未产生格兰杰因果。（3）通过脉冲响应分析和方差分解的结果,可以得出行业信息发布数量对再生资源价格波动的影响存在为期5个月的滞后期,同时再生资源进口量与再生资源价格具有反向影响关系,行业信息发布数量、纸制品产量和社会消费品零售总额与再生资源价格存在正向的影响关系。方差分解表明,随着时间的推移,行业信息发布数量对再生资源价格波动的贡献率最高,能够达到34.4%。（4）运用PPM模型对再生资源价格时间序列进行突变点识别,在波动阈值为0.3的情况下,得出14个再生资源价格突变时刻,其中呈上升趋势的有8个,呈下降趋势的有6个,结合行业信息的发布情况,总结出再生资源价格突变经历了“以周期性波动为主”、“价格快速攀升”、“进一步拉升”、“理性回调”四个阶段。
孟小凡[10]（2018）在《有色金属价格波动分析研究》文中认为在房屋建筑工程项目中,材料成本占工程成本的比重约为60%-70%,材料采购成本降低10%,将直接导致工程施工成本降低6%-7%,因此,在工程成本中材料成本控制非常重要。铜导线、铝合金是主要的建筑安装材料,如在玻璃幕墙中,铝型材和钢材占据了材料成本的大部分。由于铜导线、铝合金的原材料铜、铝价格波动剧烈,铜的最低价为10000元/吨左右,最高价为80000元/吨左右,铝的最低价为8000元/吨左右,最高价位30000元/吨左右,导致铜导线、铝合金等建筑安装材料必然伴随原材料的波动而剧烈波动。因此,研究原材料铜、铝价格波动规律对于降低工程造价具有非常重要的现实意义。传统研究铜、铝等商品价格的方法往往采用基本面分析法,研究每种商品的影响因素和供求关系,但事实上传统的方法虽然在理论上没有任何问题,但实际效果往往不尽人意。本论文在传统研究方法的基础上,探讨一种“横向”研究方法,即把波动特性一致的铜、铝、锌、铅放在一起进行研究分析,试途找出一种新的研究商品价格的方法。这是本论文的一个重要创新点。本文首先是通过对有色金属价格的影响因素进行波动分析研究,在此基础上通过图表分析法、色彩分析法、偏离度分析法等多种方法,互相验证并有效结合。当分析结果趋于一致时,说明分析结果是相对准确,再结合当时市场的宏观经济形势与市场行情走势预测有色金属价格的未来走向。本文主要以波动特性趋于一致的有色金属中铜、铝、锌、铅四种为代表,逐个分析其影响因素与其价格之间的相互影响关系。如果这些因素对金属价格有影响,研究其作用机制和影响程度等问题,分别对有色金属影响因素进行单一因素分析,最后,对有色金属铜、铝、锌、铅价格汇总整合并运用颜色分析法对累计涨跌幅和累计次数进行汇总统计。依据基本分析法得到的相关研究结论与色彩分析结果做比较,这对有色金属价格波动规律因素研究提供一个有效且科学的参考。在研究方面,引入一些宏观变量,如工业生产增加值、美元指数、现货价格指数等,对这些量化数据和有色金属价格波动趋势进行技术分析,最终,本文通过对有色金属价格影响因素的分析研究,当大部分影响因素趋于一致时,表明价格的走势极大可能会趋向于一致。本文的研究成果对发现铜、铝价格波动规律、降低铜导线、铝合金采购成本,并降低工程造价具有非常重要的现实意义。
二、我国进口汽车市场波动规律（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、我国进口汽车市场波动规律（论文提纲范文）
（1）中美贸易战下投资者情绪与大豆期货收益的动态关系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 投资者情绪内涵研究 |
| 1.3.2 投资者情绪度量研究 |
| 1.3.3 投资者情绪与收益的关系研究 |
| 1.3.4 投资者情绪与期货收益关系研究 |
| 1.3.5 重大事件对金融资产价格影响研究 |
| 1.3.6 文献述评 |
| 1.4 创新点 |
| 1.5 技术方法与研究思路 |
| 1.5.1 技术方法 |
| 1.5.2 研究思路 |
| 2 投资者情绪指数量化 |
| 2.1 SnowNLP文本挖掘理论 |
| 2.2 文本分词 |
| 2.3 过滤停用词 |
| 2.4 提取文档关键词 |
| 2.5 量化新闻文本情绪指数 |
| 2.6 投资者情绪指数的波动规律 |
| 2.6.1 情绪指数平稳性检验 |
| 2.6.2 自相关检验及GARCH模型均值方程确定 |
| 2.6.3 情绪指数异方差检验 |
| 2.6.4 情绪指数波动GARCH模型建立及评价 |
| 3 中美贸易战的新闻主题分析 |
| 3.1 LDA主题模型理论 |
| 3.2 新闻文本高频词分析 |
| 3.3 高频词的逻辑关系分析 |
| 3.4 新闻主题特征分析 |
| 3.5 新闻主题与投资者情绪特征的关系 |
| 4 大豆期货收益的波动规律 |
| 4.1 大豆期货收益描述统计 |
| 4.2 大豆期货收益平稳性检验 |
| 4.3 自相关检验及GARCH模型均值方程确定 |
| 4.4 大豆期货收益异方差检验 |
| 4.5 大豆期货收益波动GARCH模型建立及评价 |
| 5 投资者情绪与大豆期货收益的动态关系 |
| 5.1 DCC-GARCH动态计量模型理论 |
| 5.2 DCC-GARCH模型的估计结果及评价 |
| 5.3 波动区间的相关关系分析 |
| 5.4 平稳区间协整检验 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.1.1 投资者情绪量化分析结论 |
| 6.1.2 中美贸易战新闻主题结论 |
| 6.1.3 大豆期货收益波动规律结论 |
| 6.1.4 动态关系研究结论 |
| 6.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（2）基于时间序列模型的中国成品油市场需求波动规律及成因分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究方法及创新 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究创新 |
| 第2章 研究相关理论概述 |
| 2.1 经济周期波动理论 |
| 2.1.1 经济周期波动的含义 |
| 2.1.2 经济周期波动的基本形态 |
| 2.1.3 经济周期波动的测定方法和指标 |
| 2.2 周期波动研究方法理论 |
| 2.2.1 时间序列理论 |
| 2.2.2 季节调整法理论 |
| 2.2.3 滤波法理论 |
| 第3章 中国成品油需求波动规律分析 |
| 3.1 数据选取 |
| 3.2 成品油年度尺度需求波动规律测度与分析 |
| 3.2.1 消费总量变化规律分析 |
| 3.2.2 滤波法结果分析 |
| 3.2.3 分产品的成品油需求波动规律测度与分析 |
| 3.3 成品油月度尺度需求波动规律测度与分析 |
| 3.3.1 月度尺度总体变化规律分析 |
| 3.3.2 季节性调整的波动分析 |
| 第4章 中国成品油需求波动规律的成因分析 |
| 4.1 年度波动规律下的影响因素分析 |
| 4.1.1 成品油市场需求受经济周期波动变化的影响 |
| 4.1.2 成品油市场需求受宏观经济政策调整的影响 |
| 4.1.3 成品油市场需求受生态环境保护政策的影响 |
| 4.1.4 成品油市场需求受产业结构优化调整的影响 |
| 4.1.5 成品油市场需求受能源价格、消费、贸易等因素影响 |
| 4.2 季节性波动规律下的影响因素分析 |
| 4.2.1 年末为用油高峰阶段,春节起步入低谷 |
| 4.2.2 春夏用油季节性走弱,受雨季因素影响较大 |
| 4.2.3 秋冬用油季节性逐渐显现,受交通运输影响较大 |
| 第5章 基于需求波动规律的成品油销售企业营销对策分析 |
| 5.1 基于年度波动规律的成品油市场营销对策 |
| 5.1.1 创新企业销售模式,促进品牌效应升 |
| 5.1.2 依托大数据平台,推进营销与互联网的深度融合 |
| 5.1.3 建立绿色发展理念,树立绿色环保品牌形象 |
| 5.1.4 建立低成本销售流程,最大化控制运营成本 |
| 5.2 基于季节性波动规律的成品油市场营销对策 |
| 5.2.1 汽油的季节性营销对策 |
| 5.2.2 柴油的季节性营销对策 |
| 5.2.3 煤油的季节性营销对策 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 6.2.1 研究局限 |
| 6.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 中国成品油与汽油、柴油、煤油表观消费量统计数据 |
| 致谢 |
（3）中国沿海煤炭水运价格波动规律及预测方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究结构框架 |
| 1.4 论文的主要贡献与创新 |
| 2 文献综述与研究现状 |
| 2.1 煤炭水运价格波动规律相关研究 |
| 2.2 时间序列相关理论研究现状 |
| 2.2.1 时间序列聚类相关研究 |
| 2.2.2 时间序列分解相关研究 |
| 2.2.3 时间序列预测相关研究 |
| 3 沿海煤炭水运价格的时间序列聚类分析 |
| 3.1 时间序列聚类方法的选择 |
| 3.2 时间序列聚类结果实证分析 |
| 4 沿海煤炭水运价格的时间序列分解 |
| 4.1 各类线路价格波动情况的描述性分析 |
| 4.1.1 中途中吨位线路描述性分析 |
| 4.1.2 中途高吨位线路描述性分析 |
| 4.1.3 长途高吨位线路描述性分析 |
| 4.1.4 中途低吨位线路描述性分析 |
| 4.1.5 四组线路波动情况对比分析 |
| 4.2 各类线路价格波动情况的分解分析 |
| 4.2.1 时间序列分解方法介绍 |
| 4.2.2 时间序列分解实证分析 |
| 4.3 沿海煤炭水运价格的波动规律总结及原因分析 |
| 4.3.1 沿海煤炭水运价格的趋势性波动 |
| 4.3.2 沿海煤炭水运价格的季节性波动 |
| 4.3.3 沿海煤炭水运价格的周期性波动 |
| 4.3.4 沿海煤炭水运价格的不规则性波动 |
| 4.3.5 小结 |
| 5 沿海煤炭水运价格预测方法的选择 |
| 5.1 预测方法介绍 |
| 5.1.1 NAR神经网络模型的介绍及设计 |
| 5.1.2 X12-HP-NAR组合模型 |
| 5.1.3 SARIMA模型 |
| 5.2 价格预测实证结果对比 |
| 5.2.1 长途高吨位组价格预测方法对比 |
| 5.2.2 中途中吨位组价格预测方法对比 |
| 5.2.3 中途高吨位组价格预测方法对比 |
| 5.2.4 中途低吨位组价格预测方法对比 |
| 5.2.5 本节小结 |
| 5.3 组合预测模型的进一步优化 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 基本结论与相关建议 |
| 6.1.1 基本结论 |
| 6.1.2 相关建议 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）中国苹果市场整合研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 图表目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 问题的提出 |
| 1.3 研究框架 |
| 1.3.1 研究目标与研究内容 |
| 1.3.2 研究假说 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 1.4 可能的创新与不足 |
| 1.4.1 可能的创新 |
| 1.4.2 可能的不足 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 市场整合研究综述 |
| 2.1.1 关于市场整合的理论研究 |
| 2.1.2 关于市场整合的方法研究 |
| 2.1.3 国内外市场整合的实证研究 |
| 2.2 苹果市场研究综述 |
| 2.2.1 苹果生产、消费与营销 |
| 2.2.2 苹果比较优势和竞争优势研究 |
| 2.3 对相关研究的评述 |
| 第3章 理论框架与研究方法 |
| 3.1 理论框架 |
| 3.2 实证研究方法 |
| 3.2.1 Panel Data模型 |
| 3.2.2 协整检验方法 |
| 3.3.3 误差修正模型(VEC Medel) |
| 3.3.4 格兰杰因果关系检验(Grange Causality) |
| 第4章 中国苹果供求与贸易 |
| 4.1 中国苹果生产与供给 |
| 4.1.1 中国苹果产业发展现状 |
| 4.1.2 苹果品种结构 |
| 4.1.3 苹果区域分布 |
| 4.1.4 苹果加工业 |
| 4.2 苹果消费与需求 |
| 4.2.1 苹果消费现状 |
| 4.2.2 苹果需求的影响因素 |
| 4.3 中国苹果的国际贸易 |
| 4.3.1 苹果出口 |
| 4.3.2 苹果进口 |
| 4.3.3 苹果净出口 |
| 第5章 中国苹果流通与交通设施发展 |
| 5.1 中国苹果的流通变化 |
| 5.1.1 苹果市场流通体制的演变 |
| 5.1.2 苹果流通渠道的变化 |
| 5.2 苹果价格 |
| 5.2.1 苹果价格管理体制的演变 |
| 5.2.2 苹果的交易价格 |
| 5.2.3 苹果价格水平 |
| 5.2.4 苹果价格的影响因素 |
| 5.3 交通及通讯设施的发展 |
| 5.3.1 中国公路发展 |
| 5.3.2 中国铁路发展 |
| 5.3.3 中国水运发展 |
| 5.3.4 中国通讯发展 |
| 第6章 中国苹果主产省内市场整合实证分析 |
| 6.1 样本选择 |
| 6.1.1 品种选择 |
| 6.1.2 地区选择 |
| 6.2.3 数据信息说明 |
| 6.2 实证研究结果 |
| 6.2.1 价格序列平稳性测试 |
| 6.2.2 长期协整检验结果 |
| 6.2.3 短期整合检验结果 |
| 6.2.4 格兰杰因果关系检验结果 |
| 6.3 结论 |
| 第7章 中国省际苹果市场整合的实证分析 |
| 7.1 样本选择及数据说明 |
| 7.1.1 样本选择 |
| 7.1.2 数据信息说明 |
| 7.2 实证研究结果与讨论 |
| 7.2.1 价格序列平稳性测试 |
| 7.2.2 长期整合检验结果 |
| 7.2.3 短期整合检验结果 |
| 7.2.4 格兰杰因果关系检验结果 |
| 7.3 结论 |
| 第8章 从蛛网模型看苹果市场整合 |
| 8.1 理论模型分析 |
| 8.2 蛛网模型与面版数据模型 |
| 8.2.1 蛛网模型 |
| 8.2.2 面版数据模型 |
| 8.3 模型的选择 |
| 8.3.1 模型的适用性 |
| 8.3.2 三种蛛网模型 |
| 8.3.3 前期价格、预期价格与自适应预期价格 |
| 8.4 模型设定及数据处理 |
| 8.4.1 模型设定 |
| 8.4.2 数据处理 |
| 8.5 实证结果与分析 |
| 8.6 结论 |
| 第9章 不同流通渠道的市场整合比较分析 |
| 9.1 样本选择及数据说明 |
| 9.2 实证检验结果 |
| 9.2.1 价格序列平稳性测试 |
| 9.2.2 长期整合关系 |
| 9.2.3 短期整合及价格波动关系 |
| 9.3 商品销售数量与价格变化的比较分析 |
| 9.4 结论 |
| 第10章 结论和政策建议 |
| 10.1 研究结论 |
| 10.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（5）我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实际意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究思路 |
| 1.5 文献综述 |
| 1.5.1 我国稀土产业概述及研究现状 |
| 1.5.2 经济周期波动理论及研究现状 |
| 1.5.3 产业预测方法及理论研究现状 |
| 1.5.4 小结 |
| 第二章 我国稀土产业周期波动概念及现状分析 |
| 2.1 稀土产业周期波动概论及相关理论分析 |
| 2.2 产业周期波动研究现状 |
| 第三章 我国稀土产业周期现象及测度指标选取 |
| 3.1 我国稀土产业周期现象 |
| 3.1.1 我国稀土供给同比增长周期现象分析 |
| 3.1.2 我国稀土需求同比增长周期现象分析 |
| 3.1.3 我国稀土价格指数周期现象分析 |
| 3.1.4 我国稀土出口周期现象分析 |
| 3.1.5 我国稀土政策对我国稀土产业周期波动影响分析 |
| 3.2 我国稀土产业周期波动测度指标选取 |
| 3.2.1 指标选取原则 |
| 3.2.2 我国稀土产业周期波动指标选取 |
| 第四章 基于主成分的我国稀土产业周期波动轨迹及特征分析 |
| 4.1 构建基于时序全局主成分稀土产业综合发展指数 |
| 4.1.1 时序全局主成分分析原理介绍 |
| 4.1.2 主成分分析过程 |
| 4.1.3 构建我国稀土产业发展综合指数 |
| 4.2 我国稀土产业周期波动轨迹分析 |
| 4.2.1 基于CF滤波对我国稀土产业周期波动测度 |
| 4.2.2 我国稀土周期波动轨迹分析 |
| 4.3 我国稀土产业周期性特征分析 |
| 第五章 我国稀土产业周期趋势预测 |
| 5.1 我国稀土产业周期趋势预测模型分析 |
| 5.1.1 灰色模型原理 |
| 5.1.2 SW2-CLI原理 |
| 5.1.3 我国稀土产业周期趋势模型建立 |
| 5.1.4 我国稀土产业周期趋势预测 |
| 5.2 中国稀土产业周期趋势预测结果分析及讨论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（6）铁矿石运输中包运合同选择问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究的技术路线 |
| 第2章 BCI运价指数的发展历程 |
| 2.1 波罗的海运价指数背景 |
| 2.2 BCI运价指数计算与航线构成 |
| 2.2.1 BCI指数的计算原理 |
| 2.2.2 BCI指数的航线构成 |
| 2.3 近年来BCI综合运价指数发展走势 |
| 第3章 铁矿石航运市场研究 |
| 3.1 铁矿石航运市场概况 |
| 3.1.1 国际铁矿石航运市场概况 |
| 3.1.2 中国铁矿石航运市场概况 |
| 3.2 铁矿石航运市场分析 |
| 3.2.1 铁矿石航运市场需求分析 |
| 3.2.2 铁矿石航运市场供给分析 |
| 3.2.3 铁矿石航运市场其他相关要素分析 |
| 第4章 铁矿石包运合同(COA)理论与实践 |
| 4.1 租船运输合同概述 |
| 4.1.1 航次租船合同 |
| 4.1.2 定期租船合同 |
| 4.1.3 光船租船合同 |
| 4.1.4 包运合同 |
| 4.2 包运合同与铁矿石航运市场关系 |
| 4.3 铁矿石运输成本分析 |
| 4.4 铁矿石运价的波动现象及影响因素分析 |
| 第5章 基于GARCH模型的铁矿石运价波动规律研究 |
| 5.1 理论分析 |
| 5.1.1 ARCH模型 |
| 5.1.2 GARCH模型 |
| 5.2 GARCH模型分析BCI运价指数 |
| 5.3 模型评价 |
| 5.4 铁矿石运价波动规律分析 |
| 第6章 铁矿石运输包运合同选择的建议 |
| 6.1 铁矿石运输中包运合同的确定策略 |
| 6.1.1 COA价格的确定 |
| 6.1.2 COA合同确定策略 |
| 6.2 铁矿石运输中包运合同选择的建议 |
| 6.3 我国进口铁矿石运输的建议 |
| 第7章 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（7）中国成品油消费需求波动及影响因素分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 成品油消费需求波动规律的研究方法 |
| 2.1 基于时间序列的波动规律研究方法 |
| 2.2 数据指标选取 |
| 3 成品油消费需求的波动规律分析 |
| 3.1 成品油消费年度总量变化规律分析 |
| 3.2 成品油需求波动周期分析 |
| 3.2.1 建立趋势回归方程 |
| 3.2.2 H-P滤波法结果分析 |
| 3.2.3 与美国成品油消费需求波动规律的对比 |
| 4 中国成品油消费需求波动规律成因分析 |
| 4.1 成品油消费需求与经济增长波动规律相协调 |
| 4.2 汽车行业与交通运输业成为影响成品油消费的主要行业 |
| 4.3 国家政策法规对成品油需求的影响 |
| 4.4 其他相关因素变化对我国成品油消费需求的影响 |
（8）北京市居民消费价格指数波动规律及其驱动因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究思路以及创新 |
| 1.4 研究存在的问题与不足 |
| 2 北京市商品价格特征与全国其它省市的地理区域关联性分析 |
| 2.1 面板数据聚类分析理论背景 |
| 2.1.1 面板数据距离度量方法 |
| 2.1.2 面板数据的系统聚类方法 |
| 2.2 面板数据的经济指标选取 |
| 2.3 省际面板数据的聚类结果分析 |
| 3 北京市居民消费价格总指数的特征分析 |
| 3.1 时间序列的季节调整方法概述 |
| 3.2 北京市 CPI 的样本特征分析 |
| 3.2.1 北京市 CPI 的季节因素分析 |
| 3.2.2 北京市 CPI 的长期趋势分析 |
| 3.3 基于自回归移动平均模型的环比 CPI 分析 |
| 3.3.1 自回归移动平均方法概述 |
| 3.3.2 CPI 的平稳特征检验 |
| 3.3.3 ARIMA 方程建模预处理 |
| 3.3.4 ARIMA 拟合方程的结构分析 |
| 3.3.5 拟合方程的残差项检验 |
| 3.3.6 基于 ARIMA 方程的数据拟合 |
| 3.4 基于指数平滑方法的同比 CPI 分析 |
| 3.4.1 指数平滑方法概述 |
| 3.4.2 基于 Holt-Winters 加法模型的数据拟合 |
| 3.5 基于条件异方差模型的 CPI 波动状况分析 |
| 3.5.1 自回归条件异方差模型概述 |
| 3.5.2 均值方程的确立以及残差序列的自相关检验 |
| 3.6 有关结论 |
| 4 基于食品类价格指数的指数体系内部波动因素研究 |
| 4.1 食品价格指数与其二级指标的主成分回归分析 |
| 4.1.1 主成分回归方法概述 |
| 4.1.2 食品价格指数二级指标的主成分提取 |
| 4.1.3 主成分回归结果与样本拟合 |
| 4.2 食品价格体系中水果与蔬菜价格指数的联动关系研究 |
| 4.2.1 蔬菜与水果价格指数的特征分析 |
| 4.2.2 蔬菜与水果价格指数间的联动模型 |
| 4.2.3 基于蔬菜与水果价格指数 VAR 模型的脉冲响应与方差分解 |
| 4.2.4 蔬菜与水果价格指数的 Granger 因果关系检验 |
| 4.2.5 有关结论 |
| 5 外部变量与北京市消费价格指数的驱动关系研究 |
| 5.1 居民消费价格指数与人均可支配收入关系分析 |
| 5.1.1 现阶段消费价格指数与人均可支配收入特点分析 |
| 5.1.2 消费价格指数与人均可支配收入的关系分析 |
| 5.1.3 基于消费价格指数与人均可支配收入的计量经济模型分析 |
| 5.1.4 季节模型的调整与修正 |
| 5.1.5 有关结论 |
| 5.2 通货膨胀率与银行同行业拆借利率的关系研究 |
| 5.2.1 同行业拆借利率特点分析 |
| 5.2.2 通货膨胀特点分析 |
| 5.2.3 指标变量单位根检验与向量自回归模型滞后阶数选择 |
| 5.2.4 向量自回归方程估计结论分析 |
| 6 主要结论与有关建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 有关建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A 全国各省市三类价格指数 |
| 附录 B R 软件聚类程序 |
| 附录 C 北京市食品消费价格指数及其二级指标 |
| 在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（9）再生资源价格波动的影响因素及对策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 再生资源相关内容概述 |
| 1.2.2 再生资源价格波动影响因素研究 |
| 1.2.3 再生资源价格波动实证模型研究 |
| 1.2.4 再生资源价格波动理论研究 |
| 1.2.5 文献评述 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究技术路线图 |
| 1.5 研究的创新点 |
| 第二章 再生资源价格波动特征分析 |
| 2.1 再生资源价格波动分析 |
| 2.2 基于季节调整法再生资源价格季节性和不规则性波动特征 |
| 2.2.1 研究方法与数据说明 |
| 2.2.2 再生资源价格季节性波动和不规则波动分析 |
| 2.3 基于H-P滤波法再生资源价格长期趋势和周期性波动特征 |
| 2.3.1 研究方法与数据说明 |
| 2.3.2 再生资源价格长期趋势和周期性波动分析 |
| 第三章 再生资源价格波动影响因素分析 |
| 3.1 内部因素 |
| 3.1.1 供给因素 |
| 3.1.2 需求因素 |
| 3.2 外部因素 |
| 3.2.1 政策因素 |
| 3.2.2 经济发展水平因素 |
| 3.2.3 投机因素 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 再生资源价格波动影响因素的实证分析 |
| 4.1 研究方法与数据说明 |
| 4.1.1 研究方法 |
| 4.1.2 数据说明 |
| 4.2 模型建立与检验 |
| 4.2.1 单位根及协整检验 |
| 4.2.2 模型平稳性检验 |
| 4.2.3 模型的建立 |
| 4.2.4 格兰杰因果检验 |
| 4.3 实证结果 |
| 4.3.1 脉冲响应函数 |
| 4.3.2 方差分解 |
| 4.3.3 实证结论 |
| 第五章 再生资源价格突变点分析 |
| 5.1 模型介绍 |
| 5.2 模型分析 |
| 5.3 实证结果 |
| 第六章 再生资源价格波动对策研究 |
| 6.1 加大专项储备力度,保障市场供给 |
| 6.2 打造产业信息平台,建立价格预警系统 |
| 6.3 加大技术投入,促进企业经济发展 |
| 6.4 加强市场监管,杜绝投机行为 |
| 6.5 发挥产业自身特性,加快产业转型 |
| 6.6 把控产业链关键环节,实现产业一体化 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
（10）有色金属价格波动分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究状况 |
| 1.2.1 国内研究状况 |
| 1.2.2 国外研究状况 |
| 1.3 研究理论 |
| 1.4 研究思路与研究方法 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 论文结构 |
| 2.有色金属概述 |
| 2.1 有色金属总述 |
| 2.2 四种主要有色金属相关介绍 |
| 2.2.1 铜的相关介绍 |
| 2.2.2 铝的相关介绍 |
| 2.2.3 锌的相关介绍 |
| 2.2.4 铅的相关介绍 |
| 3.有色金属价格的影响因素 |
| 3.1 供求关系 |
| 3.1.1 供给面影响 |
| 3.1.2 需求面影响 |
| 3.2 宏观经济形势 |
| 3.3 汇率 |
| 3.4 相关市场因素 |
| 4.有色金属价格的波动分析 |
| 4.1 铜价格波动分析 |
| 4.1.1 基本分析方法 |
| 4.1.2 偏离度分析 |
| 4.2 铝价格波动分析 |
| 4.2.1 基本分析方法 |
| 4.2.2 偏离度分析 |
| 4.3 锌价格波动分析 |
| 4.3.1 基本分析方法 |
| 4.3.2 偏离度分析 |
| 4.4 铅价格波动分析 |
| 4.4.1 基本分析方法 |
| 4.4.2 偏离度分析 |
| 4.5 色彩综合分析 |
| 4.5.1 分析方法综述 |
| 4.5.2 研究结果分析 |
| 5.结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 有色金属价格数据 |
| 附录2 有色金属价格色彩分析(修正前) |
| 附录2.1 |
| 附录2.2 |
| 附录3 有色金属价格色彩分析(修正后) |
| 附录3.1 |
| 附录3.2 |
四、我国进口汽车市场波动规律（论文参考文献）
- [1]中美贸易战下投资者情绪与大豆期货收益的动态关系研究[D]. 杨凯童. 河北经贸大学, 2020(07)
- [2]基于时间序列模型的中国成品油市场需求波动规律及成因分析[D]. 贾珍. 中国石油大学(北京), 2019(02)
- [3]中国沿海煤炭水运价格波动规律及预测方法研究[D]. 华元韬. 北京交通大学, 2019(01)
- [4]中国苹果市场整合研究[D]. 王怡. 南京农业大学, 2007(05)
- [5]我国稀土产业周期波动特征及趋势预测研究[D]. 刘强. 江西理工大学, 2019(01)
- [6]铁矿石运输中包运合同选择问题研究[D]. 魏娟. 大连海事大学, 2010(02)
- [7]中国成品油消费需求波动及影响因素分析[J]. 贾珍,方红,胡东欧,孙仁金. 现代化工, 2019(07)
- [8]北京市居民消费价格指数波动规律及其驱动因素研究[D]. 陈晨. 首都经济贸易大学, 2014(08)
- [9]再生资源价格波动的影响因素及对策研究[D]. 徐海涛. 山东理工大学, 2020(02)
- [10]有色金属价格波动分析研究[D]. 孟小凡. 华北水利水电大学, 2018(12)