| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景与问题提出 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 国内外文献评述 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第15-17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第15-17页 |
| 第2章 股指预测的特点及预测模型 | 第17-30页 |
| 2.1 股指预测的特点 | 第17-19页 |
| 2.1.1 股指波动的基本特征 | 第17-18页 |
| 2.1.2 股指预测方法及特点 | 第18-19页 |
| 2.2 单一预测模型 | 第19-28页 |
| 2.2.1 ARIMA模型理论 | 第19-21页 |
| 2.2.2 LSSVM模型理论 | 第21-26页 |
| 2.2.3 神经网络模型理论 | 第26-28页 |
| 2.3 混合模型构建思想 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 数据的预处理及混合模型的构建 | 第30-43页 |
| 3.1 数据选取与说明 | 第30-31页 |
| 3.2 数据的预处理 | 第31-40页 |
| 3.2.1 股指序列平稳性检验 | 第31-33页 |
| 3.2.2 股指序列平稳化处理 | 第33-36页 |
| 3.2.3 股指序列相对最优模型的识别 | 第36-40页 |
| 3.3 ARIMA-LSSVM混合模型的构建 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 混合模型股指预测实证研究 | 第43-59页 |
| 4.1 预测效果评价指标的选取 | 第43页 |
| 4.2 ARIMA模型预测实证研究 | 第43-45页 |
| 4.3 LSSVM模型预测实证研究 | 第45-50页 |
| 4.3.1 LSSVM模型的构建 | 第45-49页 |
| 4.3.2 LSSVM模型股指预测 | 第49-50页 |
| 4.4 神经网络预测实证研究 | 第50-53页 |
| 4.4.1 BP神经网络模型的构建 | 第50-51页 |
| 4.4.2 BP神经网络股指预测 | 第51-53页 |
| 4.5 ARIMA-LSSVM混合模型预测实证研究 | 第53-57页 |
| 4.5.1 混合模型股指预测 | 第53-55页 |
| 4.5.2 不同模型预测效果比较分析 | 第55-57页 |
| 4.6 本章小节 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |