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基于改进GM(1,N)和优化SVM组合模型的股票价格预测

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

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