本书基于行为经济学理论，对互联网使用者网络搜索行为进行数据收集、统计，采用了12年的搜索数据对沪深300指数波动进行了预测。同时，通过多个机器学习算法的数据实验，验证了本书提出的模糊机会约束最小二乘双支持向量机算法的精确性。本文的主要创新点如下：⑴本文基于机会约束规划方法，给出了一种模糊机会约束最小二乘双支持向量机（FCC—LSTSVM）算法。⑵本文基于图片识别原理，编制数据提取程序以及手动搜集修正，分别采集到28个与宏观经济、居民消费相关的百度指数搜索量日度数据。⑶本文为判断百度指数关键词在科研中的应用场景提供了依据。⑷本文对沪深300指数波动性预测研究提供了新方法，为防范系统性金融风险提供了新视角。⑸在流形理论等距特征映射（ISOMAP）算法中，测度高维数据点之间的距离是测地距离，通过理论证明本文得到测地距离与欧式距离是可比较的，在算法中使用欧式距离会达到相同效果，同时能够降低算法复杂度。
１ 绪论 ／ １１?? １ 研究背景与研究意义 ／ １１?? ２ 国内外研究现状 ／ ７１?? ３ 研究内容与方法 ／ １０１?? ３?? １ 研究内容 ／ １０１?? ３?? ２ 研究方法 ／ １１１?? ４ 本书结构安排 ／ １１１?? ５ 本书创新及不足 ／ １３２ 金融市场波动预测模型类文献及基于搜索指数的金融市场波动预测类文献述评 ／ １５２?? １ 金融市场波动预测模型类文献述评 ／ １５２?? ２ 基于搜索指数的金融市场波动预测类文献述评 ／ ２２２?? ３ 本章小结 ／ ３２３ 理论及方法介绍 ／ ３４３?? １ 金融时间序列特征及分析方法 ／ ３４３?? ２ 波动率理论 ／ ３７３?? ２?? １ 波动聚类 ／ ３８３?? ２?? ２ 均值回复 ／ ３８３?? ２?? ３ 长期记忆效应及锚定效应 （Ａｎｃｈｏｒｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔ） ／ ３９３?? ２?? ４ 杠杆效应 ／ ３９２ ?? 模糊机会约束最小二乘双支持向量机算法及其在金融市场应用的研究３?? ３ 流形理论及流形学习算法 ／ ３９３?? ３?? １ 流形学习的数学定义 ／ ４１３?? ３?? ２ ＩＳＯＭＡＰ 等流形学习算法理论 ／ ４３３?? ４ 本章小结 ／ ４９４ 模糊机会约束最小二乘双支持向量机 （ＦＣＣ－ＬＳＴＳＶＭ）模型 ／ ５０４?? １ 支持向量机简介 ／ ５０４?? ２ 最小二乘双支持向量机和模糊机会约束双支持向量机 ／ ５４４?? ２?? １ 最小二乘双支持向量机 （ＬＳＴＳＶＭ） ／ ５４４?? ２?? ２ 模糊机会约束双支持向量机 （ＦＣＣ－ＴＳＶＭ） ／ ５５４?? ３ 模糊机会约束最小二乘双支持向量机 （ＦＣＣ－ＬＳＴＳＶＭ） ／ ５６４?? ４ 数值实验 ／ ６２４?? ４?? １ 模糊隶属度函数 ／ ６２４?? ４?? ２ 人工数据 ／ ６３４?? ４?? ３ 真实数据测试 ／ ６４４?? ５ 本章小结 ／ ６７５ 基于百度指数的沪深 ３００ 指数波动率预测研究 ／ ６８５?? １ 百度指数预测金融市场波动路径分析 ／ ６９５?? ２ 实验设计 ／ ７２５?? ２?? １ 数据来源 ／ ７２５?? ２?? ２ 描述性统计与相关性分析 ／ ７５５?? ３ 交易日百度指数与沪深 ３００ 指数波动关系研究及算法比较 ／ ８６５?? ３?? １ 百度指数预处理方法及 ＦＣＣ－ＬＳＴＳＶＭ 算法实现 ／ ８６５?? ３?? ２ ＰＣ 端百度指数预测沪深 ３００ 指数波动及算法比较 ／ ９６５?? ３?? ３ 移动端百度指数预测沪深 ３００ 指数波动及算法比较 ／ ９９５?? ４ 本章小结 ／ １０３目录?? ３６ 关于 ＩＳＯＭＡＰ 算法的改进 ／ １０５６?? １ 算法假设 ／ １０５６?? ２ 算法论述 ／ １０７６?? ３ 本章小结 ／ １１１７ 全书总结与研究展望 ／ １１２７?? １ 全书总结 ／ １１２７?? ２ 研究展望 ／ １１４参考文献 ／ １１５附录 ／ １２８附录 Ａ 百度指数提取主要代码 ／ １２８附录 Ｂ ＦＣＣ－ＬＳＴＳＶＭ 主要代码 ／ １３５附录 Ｃ 部分关键词百度指数 ／ １４６后记 ／ １５６
韩仁杰（河南许昌人，1989-），毕业于四川大学经济学院，现就职于重庆工商大学经济学院，经济系，讲师，主研方向统计学、行为经济学，已在sci、ssci检索期刊上发表多篇关于统计学、行为经济学领域论文；,李然（1981-），重庆工商大学经济学院，经济系系主任，副教授，目前主持研究国家社科基金一项，国家软科学研究计划重大项目一项，农业部财政部现代农业产业技术体系专项一项。
