基于数据挖掘组合模型的股价预测研究

摘要	第1-7页
Abstract	第7-11页
1. 绪论	第11-20页
·研究背景	第11-12页
·论文研究意义	第12-14页
·国内外研究综述	第14-18页
·研究框架	第18-20页
2. 股票市场与数据挖掘技术概述	第20-29页
·股票市场概述	第20-22页
·数据挖掘技术概述	第22-24页
·数据挖掘的优点及运用于股票市场的适用性	第24-29页
·数据挖掘的探索性	第24-25页
·数据挖掘方法的多样性	第25-26页
·数据挖掘方法稳健可靠的评估	第26-28页
·数据挖掘运用于股票市场的适用性	第28-29页
3. 数据挖掘与组合模型理论介绍	第29-37页
·决策树(DECISION TREES)介绍	第29-32页
·LOGISTIC回归介绍	第32-34页
·神经网络模型介绍	第34-36页
·组合模型构建思想介绍	第36-37页
4. 公司财务指标概述及分类	第37-45页
·上市公司财务指标的选取	第37-43页
·上市公司的分类标准	第43-44页
·数据来源及筛选	第44-45页
5. 基于数据挖掘方法的实证分析	第45-59页
·基于决策树分类的实证分析	第45-49页
·模型设计	第45-46页
·实证结果	第46-49页
·LOGISTIC回归方法及实证分析	第49-52页
·模型设计	第50页
·实证结果	第50-52页
·基于神经网络模型的实证分析	第52-56页
·模型设计	第53页
·实证结果	第53-56页
·组合模型的实证分析	第56-59页
·实证结果	第56-57页
·组合模型与单一神经网络模型对比分析	第57-59页
6 总结	第59-61页
参考文献	第61-64页
致谢	第64页