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时间序列分析方法在黄金价格走势预测中的应用研究

摘要第9-10页
ABSTRACT第10页
第一章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 黄金价格是否可预测性的研究第13-14页
        1.2.2 黄金价格预测的国内外研究现状第14-15页
        1.2.3 时间序列分析第15-16页
        1.2.4 本文研究黄金价格走势预测采用的方法第16-17页
    1.3 本文采用的理论研究的现状第17-18页
        1.3.1 灰色模型预测的研究现状概述第17页
        1.3.2 对时间序列分析法的研究现状概述第17-18页
    1.4 论文结构第18-19页
    1.5 本章小结第19-20页
第二章 基于灰色模型的黄金价格走势预测技术第20-34页
    2.1 概述第20-21页
    2.2 建模原理及模型推导第21-24页
        2.2.1 GM(1,1)预测模型内在的基本原理第21-24页
        2.2.2 使用GM(1,1)进行建模的步骤第24页
    2.3 模型检验第24-28页
        2.3.1 对GM(1.1)模型的精度进行检验第24-28页
            2.3.1.1 残差检验法第25页
            2.3.1.2 后验差检验法第25-27页
            2.3.1.3 对新建立的模型进行关联度的检验第27-28页
    2.4 面向黄金价格走势预测的灰色模型第28-32页
        2.4.1 对数据来源的介绍第28页
        2.4.2 灰色模型在黄金价格预测应用第28-32页
    2.5 结论第32-34页
第三章 基于ARIMA模型的黄金价格走势预测技术第34-44页
    3.1 概述第34-35页
    3.2 差分自回归滑动平均模型第35-36页
        3.2.1 差分自回归移动平均模型法第35-36页
            3.2.1.1 ARIMA模型的类型与基本思想第35-36页
            3.2.1.2 预测的步骤第36页
    3.3 面向黄金价格走势预测的ARIMA模型第36-39页
        3.3.1 建立ARIMA预测模型第36-37页
            3.3.1.1 对原始时间序列特征的分析第37页
        3.3.2 模型的识别第37-38页
        3.3.3 对模型中参数进行估计第38页
        3.3.4 对模型进行验证第38-39页
    3.4 实验验证第39-42页
        3.4.1 数据来源第39页
        3.4.2 利用差分进行原始时问序列的平稳化处理第39-40页
        3.4.3 预测值与实际值的对比第40-42页
    3.5 结论第42-44页
第四章 多模型预测效果对比分析第44-58页
    4.1 加权移动平均概述第44-45页
    4.2 对移动平均和指数平滑进行阐述第45-56页
        4.2.1 移动平均法概述第45-47页
            4.2.1.1 移动平均法所涉及的理论基础阐述第45-47页
        4.2.2 基于移动平均工具的黄金价格预测第47-49页
            4.2.2.1 数据来源第47-49页
        4.2.3 指数平滑法第49-56页
            4.2.3.1 指数平滑法的理论基础第49-51页
            4.2.3.2 基于指数平滑的黄金价格预测第51-56页
    4.3 模型预测效果对比分析第56-57页
        4.3.1 模型预测效果对比第56页
        4.3.2 各模型预测的优缺点分析第56-57页
    4.4 结论第57-58页
第五章 金融品种价格预测网站设计第58-66页
    5.1 网站设计背景介绍第58页
    5.2 网站设计的思想第58-59页
    5.3 网站设计的流程第59-60页
    5.4 系统的实现第60-62页
    5.5 系统的效果展示第62-64页
    5.6 结论第64-66页
第六章 结论与展望第66-68页
    6.1 工作总结第66页
    6.2 研究展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-74页
作者在学期间取得的学术成果第74页

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