| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究文献综述 | 第9-13页 |
| ·研究现状——分形分析 | 第9-10页 |
| ·研究现状——BP网络 | 第10-13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-15页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13页 |
| ·本文的创新点 | 第13-15页 |
| 2 沪深300指数与上证指数和深证成指的叠加分析及数理统计分析 | 第15-18页 |
| ·沪深300指数与上证指数和深证成指的叠加分析 | 第15-16页 |
| ·沪深300指数与上证指数和深证成指的简介 | 第15页 |
| ·沪深300指数分别与上证指数和深证成指叠加分析 | 第15-16页 |
| ·沪深300指数的数理统计分析 | 第16-18页 |
| ·一般统计量的分析 | 第16页 |
| ·正态分布检验 | 第16-18页 |
| 3 分形分析 | 第18-25页 |
| ·分形方法 | 第18-20页 |
| ·WS分析方法 | 第18-19页 |
| ·对周期循环长度的估计 | 第19-20页 |
| ·R/S统计实证研究 | 第20-24页 |
| ·沪深300指数的R/S分析 | 第20-21页 |
| ·上证指数和深证成指的R/S分析 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 BP神经网络对沪深300指数的预测 | 第25-49页 |
| ·股票预测常用的方法 | 第25-27页 |
| ·证券投资分析方法 | 第25-26页 |
| ·时间序列预测方法 | 第26页 |
| ·多元线性回归预测方法 | 第26页 |
| ·非线性预测方法 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络的学习过程及几种函数 | 第27-32页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第27-30页 |
| ·BP神经网络的归一化函数 | 第30页 |
| ·BP神经网络的学习函数和训练函数及传递函数 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络对沪深300指数的实证分析 | 第32-45页 |
| ·基本模型 | 第32-37页 |
| ·改进模型 | 第37-42页 |
| ·对预测区间的验证 | 第42-45页 |
| ·BP网络的预测结果和大盘指数的比较 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录A BP神经网络的预测值与实际值的比较 | 第55-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |