| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-18页 |
| ·背景及意义 | 第8-10页 |
| ·公积金研究现状 | 第10-11页 |
| ·沉淀资金预测研究综述 | 第11-15页 |
| ·预测的概念 | 第12页 |
| ·预测方法的分类 | 第12-14页 |
| ·预测过程 | 第14-15页 |
| ·论文的研究思路与研究内容 | 第15-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 沉淀资金预测数据的收集与预处理 | 第18-26页 |
| ·沉淀资金预测数据的收集 | 第19-22页 |
| ·沉淀资金预测数据的预处理 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 贷款发放与回收的一元线性回归预测模型研究 | 第26-33页 |
| ·一元线性回归预测方法基本原理 | 第26-29页 |
| ·住房公积金贷款发放与回收的一元回归预测模型的建立 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 住房公积金支取金额预测模型研究 | 第33-56页 |
| ·住房公积金支取额的ARIMA 模型预测 | 第33-45页 |
| ·ARMA 预测的基本原理 | 第33-35页 |
| ·ARMA 模型的识别 | 第35-40页 |
| ·ARIMA 模型的建模过程 | 第40页 |
| ·住房公积金支取金额的预测 | 第40-45页 |
| ·住房公积金支取额的人工神经网络模型预测 | 第45-53页 |
| ·人工神经网络概述 | 第46-49页 |
| ·公积金支取额的神经网络模型预测 | 第49-53页 |
| ·ARIMA 模型与神经网络模型对公积金支取额预测结果的比较 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 鸡西市住房公积金沉淀资金预测系统的实现 | 第56-69页 |
| ·沉淀资金预测系统的设计 | 第56-62页 |
| ·沉淀资金预测系统的结构 | 第56-57页 |
| ·预测系统主要功能模快的设计 | 第57-62页 |
| ·住房公积金沉淀资金预测系统的实现界面 | 第62-65页 |
| ·系统开发环境和工具 | 第62页 |
| ·住房公积金沉淀资金预测系统界面 | 第62-65页 |
| ·沉淀资金预测结果分析 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文工作总结 | 第69-70页 |
| ·论文后续研究工作 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |