| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究情况 | 第8-11页 |
| ·研究内容和创新点 | 第11-13页 |
| 第2章 股票指数 | 第13-20页 |
| ·股票市场 | 第13页 |
| ·股票的主要特征 | 第13-14页 |
| ·股票投资常用术语 | 第14-15页 |
| ·常用技术指标 | 第15-17页 |
| ·我国证券市场主要指数 | 第17-18页 |
| ·股市预测面临的问题 | 第18-20页 |
| 第3章 时间序列ARCH模型 | 第20-25页 |
| ·时间序列及统计特征 | 第20-21页 |
| ·ARCH模型族 | 第21-23页 |
| ·模型的拟合遵循的步骤: | 第23-24页 |
| ·ARCH模型的不足 | 第24-25页 |
| 第4章 神经网络模型 | 第25-31页 |
| ·人工神经元的模型 | 第25-27页 |
| ·网络结构 | 第27页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第27-28页 |
| ·BP算法的网络 | 第28-31页 |
| 第5章 实证研究 | 第31-44页 |
| ·数据说明 | 第31页 |
| ·上证指数的ARCH效应检验 | 第31-38页 |
| ·运用BP神经网络实证分析 | 第38-44页 |
| 结论与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47页 |