基于数据挖掘技术的股价指数分析与预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·文献综述 | 第11-14页 |
| ·研究目的与方法 | 第14-15页 |
| ·研究目的 | 第14-15页 |
| ·研究方法 | 第15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 2 理论研究 | 第16-30页 |
| ·股票价格指数 | 第16-17页 |
| ·影响股票价格的因素 | 第17-22页 |
| ·经济因素 | 第17-20页 |
| ·政策因素 | 第20-21页 |
| ·市场因素 | 第21页 |
| ·其他因素 | 第21-22页 |
| ·股票市场理论 | 第22-24页 |
| ·有效市场假说 | 第22-23页 |
| ·行为金融理论 | 第23页 |
| ·分形市场理论 | 第23-24页 |
| ·股票投资分析方法概述 | 第24-28页 |
| ·基本分析法 | 第24-26页 |
| ·技术分析法 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 3 数据挖掘技术概述 | 第30-48页 |
| ·数据挖掘概念 | 第30页 |
| ·数据挖掘任务 | 第30-32页 |
| ·数据挖掘过程 | 第32-33页 |
| ·数据挖掘方法 | 第33-45页 |
| ·Logit模型 | 第33-34页 |
| ·决策树 | 第34-40页 |
| ·神经网络 | 第40-45页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 股价指数实证研究 | 第48-63页 |
| ·决策树在股价指数分析与预测的应用 | 第50-55页 |
| ·模型设计 | 第50-51页 |
| ·实证结果 | 第51-55页 |
| ·神经网络在股价指数分析与预测的应用 | 第55-61页 |
| ·模型设计 | 第55-56页 |
| ·实证结果 | 第56-61页 |
| ·LOGIT模型在股价指数分析与预测的应用 | 第61-63页 |
| 5 结论 | 第63-65页 |
| ·本文不足之处 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
