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基于混沌理论的短期股市可预测性及预测方法的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-14页
   ·问题的提出及研究意义第12-13页
   ·研究的问题及可能的创新点第13页
   ·研究思路以及框架第13-14页
第二章 相关理论介绍及研究现状第14-27页
   ·各种投资理论及其对股票市场的解释第14-16页
   ·股市的非线性研究第16-17页
   ·基于神经网络的股市预测现状第17-18页
   ·小波分析研究现状第18页
   ·中国股市现状第18-20页
   ·混沌理论第20-24页
   ·MATLAB介绍第24-27页
第三章 股市序列去噪第27-37页
   ·本文主要研究方法概述第27页
   ·金融时间序列的去噪方法简要评述第27-28页
   ·小波去噪声法第28-32页
     ·小波去噪的原理第28-29页
     ·参数决定第29-32页
   ·小波阈值去噪可行性实验第32-34页
   ·对目标数据去噪第34-36页
     ·第一组数据进行去噪第34-35页
     ·对第二组数据进行去噪处理第35-36页
   ·小结第36-37页
第四章 我国股市混沌性即可预测性判断第37-45页
   ·股市混沌特征的主要研究成果第37页
   ·对于短期股市预测性的思考第37-38页
   ·判断混沌序列的李亚普诺夫(Lyapunov)指数方法及步骤第38页
     ·李亚普诺夫(Lyapunov)指数第38页
     ·计算系统的李亚普诺夫(Lyapunov)指数步骤第38页
   ·相关知识第38-42页
     ·Lyapunov指数及最大Lyapunov指数第38-39页
     ·相空间重构第39页
     ·相空间重构中的嵌入维与时间延迟第39-40页
     ·CC方法第40-41页
     ·小数据量方法求解最大Lyapunov指数第41-42页
   ·对短期股市混沌性和可预测性的实证研究第42-43页
     ·计算相空间插入维数m时间延迟t第42-43页
     ·计算时间序列的最大Lyapunov指数第43页
     ·计算盘整阶段的最大Lyapunov指数第43页
   ·结论第43-45页
第五章 基于混沌理论的股市预测方法的比较研究第45-60页
   ·股票预测概述第45页
   ·当前预测股市的主要方法第45-46页
   ·对上升股市序列进行预测第46-51页
     ·神经网络系统介绍第46-47页
     ·BP神经网络介绍第47-49页
     ·BP算法第49页
     ·BP预测分析第49-51页
   ·RBF径向神经网络预测股价运用第51-52页
   ·基于分型的预测第52-58页
     ·分形相关概念第52-55页
     ·分形模型建立第55-56页
     ·对上证综合指数的分形预测第56-58页
   ·三种方法的比较第58-59页
   ·小结第59-60页
第六章 结语第60-61页
参考文献第61-64页
致谢第64-65页
攻读硕士学位期间发表的论文第65-66页
附录第66-70页

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