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基于RBF-GARCH模型的股指预测研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第6-10页
    1.1 研究背景及意义第6页
    1.2 国内外研究现状第6-8页
    1.3 本文研究内容与创新点第8-10页
第二章 神经网络基本理论及实证研究第10-21页
    2.1 神经网络基本原理第10-13页
    2.2 BP神经网络第13-15页
    2.3 RBF神经网络第15-17页
    2.4 BP网络与RBF网络的实证对比分析第17-21页
第三章 GARCH模型的基本理论及实证研究第21-33页
    3.1 GARCH族模型第21-23页
    3.2 模型的评估第23-25页
    3.3 GARCH模型的实证分析第25-33页
第四章 RBF-GARCH模型的建立及实证研究第33-46页
    4.1 模型建立第33-34页
    4.2 K-均值聚类第34页
    4.3 极大似然估计第34-37页
    4.4 布谷鸟优化算法第37-39页
    4.5 实证分析第39-46页
第五章 结论与展望第46-48页
    5.1 结论第46页
    5.2 展望第46-48页
参考文献第48-50页
致谢第50页

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