| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 股指预测相关研究综述 | 第8-11页 |
| 1.2.1 我国的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国际研究现状 | 第9-11页 |
| 第2章 样本变量选择 | 第11-23页 |
| 2.1 样本选取概述 | 第11页 |
| 2.2 样本变量的选择及编码处理 | 第11-23页 |
| 第3章 因子分析理论基础 | 第23-28页 |
| 3.1 因子分析的原理 | 第23-24页 |
| 3.2 因子分析的数学模型 | 第24-25页 |
| 3.3 因子分析的步骤 | 第25-28页 |
| 3.3.1 确定原有数据是否能够进行因子分析 | 第25-26页 |
| 3.3.2 对原始数据进行标准化处理 | 第26页 |
| 3.3.3 计算相关系数矩阵R的特征值和特征向量 | 第26-27页 |
| 3.3.4 确定因子贡献率和累计贡献率 | 第27页 |
| 3.3.5 计算因子载荷并对因子进行命名解释 | 第27页 |
| 3.3.6 计算各因子得分及综合得分 | 第27-28页 |
| 第4章 神经网络理论基础 | 第28-36页 |
| 4.1 人工神经网络 | 第28-32页 |
| 4.1.1 人工神经网络的基本特点 | 第28-29页 |
| 4.1.2 人工神经网络的工作原理 | 第29-30页 |
| 4.1.3 人工神经网络的结构 | 第30-32页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第32-34页 |
| 4.3 BP神经网络的算法训练的基本步骤 | 第34-36页 |
| 第5章 基于因子分析的BP神经网络股指预测的预测及指标分析 | 第36-46页 |
| 5.1 因子分析 | 第36-41页 |
| 5.2 基于因子分析的BP神经网络股指预测 | 第41-44页 |
| 5.3 BP神经网络股指预测 | 第44-46页 |
| 第6章 总结 | 第46-47页 |
| 附录 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |