摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
第1章 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
1.2.1 基于灰色系统理论的方法研究 | 第11页 |
1.2.2 基于人工神经网络的方法研究 | 第11-12页 |
1.2.3 基于支持向量机的方法研究 | 第12-13页 |
1.2.4 基于粒子群优化支持向量机的方法研究 | 第13页 |
1.2.5 国内外文献评述 | 第13-14页 |
1.3 研究内容 | 第14-15页 |
1.4 研究技术路线 | 第15-17页 |
第2章 股票价格影响因素分析及特征提取 | 第17-31页 |
2.1 宏观因素对股票价格影响的分析 | 第17-22页 |
2.1.1 经济增长的影响 | 第18页 |
2.1.2 通货膨胀的影响 | 第18-19页 |
2.1.3 货币供应量的影响 | 第19-20页 |
2.1.4 利率水平的影响 | 第20-21页 |
2.1.5 汇率水平的影响 | 第21页 |
2.1.6 企业景气指数的影响 | 第21-22页 |
2.1.7 国际收支的影响 | 第22页 |
2.1.8 标准普尔指数的影响 | 第22页 |
2.2 微观因素对股票价格影响的分析 | 第22-24页 |
2.2.1 公司经营状况的影响 | 第22-23页 |
2.2.2 公司股利政策的影响 | 第23页 |
2.2.3 增资和减资的影响 | 第23-24页 |
2.2.4 公司资产重组的影响 | 第24页 |
2.3 基于改进灰色关联分析的股票价格影响因素特征提取 | 第24-30页 |
2.3.1 改进灰色关联分析原理 | 第24-27页 |
2.3.2 股价影响因素特征提取 | 第27-30页 |
2.4 本章小结 | 第30-31页 |
第3章 基于改进 GM(1,N)和优化 SVM 组合模型的构建 | 第31-45页 |
3.1 改进 GM(1,N)模型的构建 | 第31-33页 |
3.1.1 传统 GM(1,N)模型原理 | 第31-32页 |
3.1.2 改进 GM(1,N)模型原理 | 第32-33页 |
3.2 优化 SVM 模型的构建 | 第33-39页 |
3.2.1 SVM 原理和不确定知识粒子群算法 | 第33-38页 |
3.2.2 PSO-UK 算法优化支持向量机 | 第38-39页 |
3.3 组合模型的构建 | 第39-44页 |
3.3.1 组合模型优越性证明 | 第39-42页 |
3.3.2 基于诱导有序加权平均算子的两模型权重确定 | 第42-43页 |
3.3.3 组合模型适用性分析 | 第43-44页 |
3.4 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 基于组合模型的股票价格预测 | 第45-51页 |
4.1 改进 GM(1,N)模型的股票价格预测 | 第45-46页 |
4.1.1 模型在股票价格预测中的应用 | 第45-46页 |
4.1.2 预测结果分析 | 第46页 |
4.2 PSO-UK 优化 SVM 模型的股票价格预测 | 第46-48页 |
4.2.1 模型在股票价格预测中的应用 | 第46-47页 |
4.2.2 预测结果分析 | 第47-48页 |
4.3 组合模型的股票价格预测 | 第48-50页 |
4.3.1 组合模型在股票价格预测中的应用 | 第48-50页 |
4.3.2 预测结果分析 | 第50页 |
4.4 本章小结 | 第50-51页 |
第5章 股票价格预测组合模型优越性验证 | 第51-63页 |
5.1 与 GM(1,1)模型的对比 | 第51-54页 |
5.1.1 GM(1,1)模型介绍 | 第51-52页 |
5.1.2 模型在股票价格预测中的应用及对比 | 第52-54页 |
5.2 与 GM(1,N)模型的对比 | 第54-56页 |
5.2.1 GM(1,N)模型预测结果 | 第54-55页 |
5.2.2 预测效果对比 | 第55-56页 |
5.3 与 PSO 优化 SVM 模型的对比 | 第56-57页 |
5.3.1 PSO 优化 SVM 模型预测结果 | 第56页 |
5.3.2 预测效果对比 | 第56-57页 |
5.4 与人工神经网络模型的对比 | 第57-62页 |
5.4.1 人工神经网络介绍 | 第57-60页 |
5.4.2 模型在股票价格预测中的应用及对比 | 第60-62页 |
5.5 本章小结 | 第62-63页 |
结论 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-70页 |
附录 | 第70-73页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第73-75页 |
致谢 | 第75页 |