| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 插图或附表清单 | 第7-8页 |
| 引言 | 第8-10页 |
| 1 神经网络模型及其改进 | 第10-26页 |
| 1．1 神经网络基本结构 | 第10-12页 |
| 1．2 BP算法及其改进 | 第12-20页 |
| 1．2．1 标准BP算法 | 第14-16页 |
| 1．2．2 BP网络结构的设计 | 第16-18页 |
| 1．2．3 BP算法改进的探讨 | 第18-20页 |
| 1．3 BP算法的改进 | 第20-26页 |
| 2 期权定价公式及其应用 | 第26-35页 |
| 2．1 布拉克-修斯(Black-Scholes)期权定价公式 | 第26-29页 |
| 2．2 波动率的几种常用计算方法的比较 | 第29-35页 |
| 3 神经网络的应用 | 第35-48页 |
| 3．1 神经网络预测期权波动率 | 第35-39页 |
| 3．2 神经网络对股票指数的预测 | 第39-48页 |
| 3．2．1 线性模型 | 第42页 |
| 3．2．2 神经网络模型 | 第42-43页 |
| 3．2．3 样本外预测结果及误差测量 | 第43-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 大连理工大学学位论文版权使用授权书 | 第53页 |