沪深300股指预测--基于ARIMA模型和人工神经网络模型相结合的方法

中文摘要	第3-4页
Abstract	第4页
1 绪论	第9-23页
1.1 研究背景和意义	第9-11页
1.2 文献综述	第11-18页
1.3 研究内容、方法与框架	第18-21页
1.4 本文的创新和不足	第21-23页
2 股指预测的关键问题分析	第23-29页
2.1 股指时间序列的特点	第23-24页
2.2 股指预测的方法	第24-25页
2.3 预测股指变动选择的指标	第25-26页
2.4 常见的预测类型及评价指标选取	第26-29页
3 股指预测模型介绍	第29-40页
3.1 灰色关联分析	第29-30页
3.2 ARIMA模型基本原理	第30-31页
3.3 ANN模型基本原理	第31-34页
3.4 两种组合预测模型构建	第34-40页
4 股指预测模型实证研究	第40-62页
4.1 数据选择	第40-41页
4.2 基于灰色关联分析选择指标	第41-45页
4.3 单一预测模型实证结果	第45-56页
4.4 组合预测模型实证结果	第56-59页
4.5 实证结果对比分析	第59-62页
5 总结和展望	第62-65页
5.1 总结	第62-63页
5.2 展望	第63-65页
参考文献	第65-70页
攻读硕士学位期间发表的论文	第70-71页
致谢	第71页