| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·本文研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·股票市场中的两类数据 | 第9-10页 |
| ·本文内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 自组织数据挖掘 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘概述 | 第11-13页 |
| ·自组织数据挖掘的基本思想 | 第13页 |
| ·自组织数据挖掘的算法体系 | 第13-15页 |
| ·自组织数据挖掘在经济中的应用 | 第15-18页 |
| 第三章 参数自组织数据挖掘在股票市场中的应用——基于财务数据的实证 | 第18-36页 |
| ·问题的提出 | 第18-19页 |
| ·参数自组织数据挖掘核心算法：GMDH | 第19-26页 |
| ·GMDH 算法的数学思想 | 第19-20页 |
| ·GMDH 算法具体步骤 | 第20-22页 |
| ·GMDH 算法的分类 | 第22-24页 |
| ·GMDH 算法的优势 | 第24-26页 |
| ·GMDH 在股票市场财务数据挖掘中的应用 | 第26-34页 |
| ·财务危机预测方法评述 | 第27-30页 |
| ·GMDH 上市公司财务危机预测实证 | 第30-33页 |
| ·判别分析、Logit 回归与GMDH 实证结果比较 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 非参数自组织数据挖掘在股票市场中的应用——基于交易数据的实证 | 第36-46页 |
| ·问题的提出 | 第36-37页 |
| ·非参数自组织数据挖掘：AC 算法 | 第37-39页 |
| ·AC 算法在股票市场交易数据挖掘中的应用 | 第39-45页 |
| ·股价数据的预处理 | 第39-42页 |
| ·AC 算法股价趋势预测实证 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 结论 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第56页 |
