| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 数据挖掘研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.2 数据挖掘应用于股票分析研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文结构与主要内容 | 第17-20页 |
| 第2章 价值分析的内涵及分析框架 | 第20-29页 |
| 2.1 价值分析内涵 | 第20-23页 |
| 2.1.1 股票价值与价格的关系 | 第20-21页 |
| 2.1.2 价值发现与价值实现 | 第21-22页 |
| 2.1.3 价格回归价值 | 第22-23页 |
| 2.2 价值分析框架 | 第23-27页 |
| 2.2.1 股票预测的价值分析框架 | 第23-27页 |
| 2.2.2 价值分析中的个体效应与整体效应 | 第27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 聚类下的价值挖掘方法研究 | 第29-52页 |
| 3.1 聚类分析基本理论与方法体系 | 第29-38页 |
| 3.1.1 聚类分析的基本理论 | 第29-33页 |
| 3.1.2 聚类分析的方法体系 | 第33-38页 |
| 3.2 价值挖掘体系下的聚类分析的实证应用 | 第38-50页 |
| 3.2.1 原始数据的标准化及加权处理 | 第39-42页 |
| 3.2.2 两步聚类法确定最佳聚类数 | 第42-45页 |
| 3.2.3 系统聚类法下的价值聚类 | 第45-49页 |
| 3.2.4 根据聚类结果提出价格趋近于相对价值的假设 | 第49-50页 |
| 3.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第4章 价值聚类下的时间序列分析 | 第52-71页 |
| 4.1 时间序列分析方法的理论基础 | 第52-54页 |
| 4.1.1 时间序列分析方法的基本思想 | 第53页 |
| 4.1.2 时间序列分析方法的类型 | 第53页 |
| 4.1.3 时间序列分析的程序及步骤 | 第53-54页 |
| 4.2 相对价值曲线的预测方法 | 第54-57页 |
| 4.2.1 指数平滑模型的发展及应用 | 第54-55页 |
| 4.2.2 指数平滑法的优点及类型 | 第55-56页 |
| 4.2.3 霍尔特双参数指数平滑法 | 第56-57页 |
| 4.3 最优参数的霍尔特指数平滑法应用于相对价值的预测 | 第57-70页 |
| 4.3.1 加速步长法应用于平滑参数的优选 | 第57-59页 |
| 4.3.2 结合最佳参数求出相对价值曲线的值 | 第59-65页 |
| 4.3.3 预测值与真实值的比对进行假设检验 | 第65-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77页 |