| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-21页 |
| 1.2.1 价格预测与矿业权价值评估研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 价格预测研究综述 | 第14-21页 |
| 1.3 研究意义 | 第21-22页 |
| 1.4 论文结构体系 | 第22-24页 |
| 第2章 矿业权价值评估及矿产品价格参数 | 第24-41页 |
| 2.1 矿业权概述 | 第24-25页 |
| 2.1.1 矿业权的定义 | 第24页 |
| 2.1.2 矿业权市场 | 第24-25页 |
| 2.1.3 矿业权的评估 | 第25页 |
| 2.2 矿业权价值影响因素 | 第25-30页 |
| 2.2.1 内部影响因素 | 第26-28页 |
| 2.2.2 外部影响因素 | 第28-30页 |
| 2.3 矿业权评估方法 | 第30-34页 |
| 2.3.1 矿业权评估收益途径评估方法 | 第30-33页 |
| 2.3.2 收益途径评估方法的参数选取原则 | 第33-34页 |
| 2.3.3 矿业权评估中矿产品价格的选取现状及问题 | 第34页 |
| 2.4 矿产品价格参数的确定 | 第34-41页 |
| 2.4.1 矿产品价格参数确定原则与步骤 | 第35页 |
| 2.4.2 价格预测方法选择与评估 | 第35-36页 |
| 2.4.3 价格预测精度指标 | 第36-37页 |
| 2.4.4 确定矿产品价格预测目标 | 第37-41页 |
| 第3章 金价非线性回归分析 | 第41-54页 |
| 3.1 回归分析预测法 | 第41-42页 |
| 3.1.1 线性回归模型 | 第41页 |
| 3.1.2 非线性回归模型 | 第41-42页 |
| 3.2 金价非线性二次函数回归模型建模 | 第42-48页 |
| 3.2.1 二次函数回归整体建模过程 | 第42-43页 |
| 3.2.2 二次函数回归分段建模过程 | 第43-46页 |
| 3.2.3 金价分段二次函数回归模型预测结果 | 第46-48页 |
| 3.3 金价非线性三次函数回归模型建模 | 第48-53页 |
| 3.3.1 三次函数回归整体建模过程 | 第48-49页 |
| 3.3.2 三次函数回归分段建模过程 | 第49-52页 |
| 3.3.3 金价三次函数回归模型预测结果分析 | 第52-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 金价灰色理论GM(1,1)建模分析与预测 | 第54-63页 |
| 4.1 灰色理论概述 | 第54-55页 |
| 4.2 灰色理论GM(1,1)建模原理 | 第55-56页 |
| 4.3 金价灰色理论GM(1,1)建模过程 | 第56-60页 |
| 4.3.2 金价灰色理论GM(1,1)整体建模结果 | 第56页 |
| 4.3.3 金价灰色理论GM(1,1)分段建模过程 | 第56-60页 |
| 4.4 金价灰色理论GM(1,1)模型结果分析及预测 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 金价时间序列建模分析与预测 | 第63-82页 |
| 5.1 时间序列预测算法 | 第63-69页 |
| 5.1.1 平均数预测法 | 第63-65页 |
| 5.1.2 指数平滑预测法 | 第65-67页 |
| 5.1.3 Box-Jenkins预测法 | 第67-69页 |
| 5.2 金价Holt指数平滑模型建模分析与预测 | 第69-73页 |
| 5.2.1 金价Holt指数平滑模型建模过程 | 第69-70页 |
| 5.2.2 金价Holt指数平滑模型建模结果分析 | 第70-71页 |
| 5.2.3 金价Holt指数平滑模型预测结果 | 第71-73页 |
| 5.3 金价ARIMA差分移动自回归模型建模分析与预测 | 第73-82页 |
| 5.3.1 金价ARIMA差分移动自回归模型建模流程 | 第73-75页 |
| 5.3.2 金价ARIMA差分移动自回归模型建模流程 | 第75-80页 |
| 5.3.3 金价ARIMA差分移动自回归(1,1,0)模型预测结果 | 第80-82页 |
| 第6章 金价组合预测建模分析与预测 | 第82-96页 |
| 6.1 组合预测理论 | 第82-88页 |
| 6.1.1 最小预测误差平方和线性组合预测法 | 第83页 |
| 6.1.2 最小绝对预测误差和线性组合预测法 | 第83-84页 |
| 6.1.3 BP神经网络组合预测法 | 第84-88页 |
| 6.2 BP神经网络组合预测模型建模分析与预测 | 第88-93页 |
| 6.2.1 BP神经网络组合预测模型建模过程 | 第89-90页 |
| 6.2.2 BP神经网络组合预测模型训练结果 | 第90-91页 |
| 6.2.3 BP神经网络组合预测模型预测结果 | 第91-93页 |
| 6.3 金价预测结果分析 | 第93-96页 |
| 6.3.1 金价预测模型结果 | 第93页 |
| 6.3.2 金价预测模型评价分析 | 第93-96页 |
| 第7章 某金矿采矿权价值评估实例应用 | 第96-103页 |
| 7.1 某金矿矿产资源勘查和开发概况 | 第96页 |
| 7.2 某金矿采矿权价值评估参数的确定 | 第96-99页 |
| 7.3 采矿权评估方法 | 第99页 |
| 7.4 采矿权价值评估结果 | 第99-102页 |
| 7.5 对比分析 | 第102-103页 |
| 第8章 结论 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-108页 |
| 附表1 金价二次函数回归分析模型拟合数据 | 第108-115页 |
| 附表2 金价灰色理论GM(1,1)模型拟合数据 | 第115-122页 |
| 附表3 金价时间序列Holt指数平滑模型拟合数据 | 第122-129页 |
| 附表4 金价ARIMA差分移动自回归(1,1,0)模型拟合数据 | 第129-136页 |
| 附录5 金价非线性函数回归分析模型代码 | 第136-138页 |
| 附录6 金价灰色理论GM(1,1)模型代码 | 第138-141页 |
| 附录7 BP神经网络组合预测模型源代码 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 作者简介 | 第143页 |
