证券投资管理中收益率的预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 证券市场预测概论 | 第10-11页 |
| 1.3 预测基础 | 第11-13页 |
| 1.3.1 预测的分类 | 第11-12页 |
| 1.3.2 预测的误差 | 第12页 |
| 1.3.3 预测方法的选择 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 指数平滑预测算法 | 第14-20页 |
| 2.1 一次指数平滑法 | 第14-15页 |
| 2.2 加权系数和初始值的选择 | 第15-16页 |
| 2.3 二次指数平滑法 | 第16-18页 |
| 2.4 三次指数平滑法 | 第18页 |
| 2.5 风险测定 | 第18-20页 |
| 3 灰色预测算法 | 第20-25页 |
| 3.1 灰色系统相关理论 | 第20页 |
| 3.2 GM(1,1)预测模型 | 第20-23页 |
| 3.3 模型的优化 | 第23页 |
| 3.4 模型检验 | 第23-25页 |
| 4 多元回归预测算法 | 第25-38页 |
| 4.1 回归预测法概述 | 第25页 |
| 4.2 模型的设定形式及经济含义 | 第25-26页 |
| 4.3 模型的估计方法及前提假定 | 第26页 |
| 4.4 模型的拟合优度检验 | 第26-27页 |
| 4.5 模型的统计/显著性检验 | 第27-34页 |
| 4.6 逐步回归分析 | 第34页 |
| 4.7 主成分回归 | 第34-38页 |
| 5 实例分析 | 第38-44页 |
| 5.1 实例 | 第38-39页 |
| 5.2 指数平滑法 | 第39页 |
| 5.3 灰色预测法 | 第39-41页 |
| 5.4 多元回归预测法 | 第41-43页 |
| 5.5 实例小结 | 第43-44页 |
| 6 算法的评价及总结 | 第44-46页 |
| 6.1 指数平滑法的特点 | 第44页 |
| 6.2 GM(1,1)预测模型的优缺点 | 第44页 |
| 6.3 回归预测算法的使用条件 | 第44-45页 |
| 6.4 证券预测方法总结 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
