| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 因子分析、岭回归的相关研究 | 第8-10页 |
| 1.2.2 因子分析及岭回归在上市公司综合分析中的应用 | 第10-11页 |
| 1.2.3 股票预测理论的发展 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究目的和研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第12-14页 |
| 2 基于央企100指数成分股的因子分析 | 第14-24页 |
| 2.1 因子分析模型 | 第14-16页 |
| 2.2 数据来源 | 第16页 |
| 2.3 选取的变量 | 第16-17页 |
| 2.4 基于因子分析模型L的综合评价 | 第17-24页 |
| 3 对央企100指数的回归预测分析 | 第24-43页 |
| 3.1 股票预测方法简介 | 第24-25页 |
| 3.2 多元回归预测模型 | 第25-31页 |
| 3.2.1 最小二乘回归 | 第25页 |
| 3.2.2 岭回归模型 | 第25-26页 |
| 3.2.3 基于央企100指数的回归预测模型 | 第26-31页 |
| 3.3 时间序列分析的理论与方法 | 第31-43页 |
| 3.3.1 时间序列分析发展历史 | 第31-32页 |
| 3.3.2 时间序列分析方法概述 | 第32-34页 |
| 3.3.3 时间序列模型简介 | 第34-36页 |
| 3.3.4 建立时间序列模型的一般步骤 | 第36-37页 |
| 3.3.5 基于央企100指数的时间序列分析 | 第37-43页 |
| 4 结论及建议 | 第43-48页 |
| 4.1 央企100指数成分股分析 | 第43页 |
| 4.2 两种指数预测方式的优劣及一些建议 | 第43-44页 |
| 4.3 对央企、国企改革的一些建议 | 第44-48页 |
| 4.3.1 国有银行改革 | 第44-46页 |
| 4.3.2 石油行业改革 | 第46页 |
| 4.3.3 如何避免垄断 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-50页 |