我国股市预测中ARIMA-NN混合模型与GARCH族模型的比较研究
| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究综述 | 第9-12页 |
| ·研究思路与方法 | 第12-13页 |
| ·创新点与不足 | 第13-14页 |
| 第二章 我国股市发展历程及特点 | 第14-22页 |
| ·我国股市发展历程 | 第14-19页 |
| ·我国股票市场特点 | 第19-22页 |
| 第三章 时间序列预测模型相关理论 | 第22-37页 |
| ·差分自回归移动平均(ARIMA)模型 | 第22-24页 |
| ·模型概述 | 第22-23页 |
| ·ARIMA模型建模过程 | 第23-24页 |
| ·神经网络(NN)模型 | 第24-28页 |
| ·神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·BP算法概述 | 第25页 |
| ·BP神经网络训练过程 | 第25-28页 |
| ·神经网络结构稳定性的交叉验证 | 第28页 |
| ·ARIMA-NN混合模型 | 第28-29页 |
| ·GARCH族模型 | 第29-33页 |
| ·GARCH族模型介绍 | 第29-33页 |
| ·GARCH族模型建模过程 | 第33页 |
| ·预测方法 | 第33-34页 |
| ·预测精度的测量 | 第34-37页 |
| 第四章 样本数据的选取与处理 | 第37-43页 |
| ·股票指数简介 | 第37-38页 |
| ·上证综指 | 第37页 |
| ·深证成指 | 第37-38页 |
| ·样本的选取 | 第38-39页 |
| ·数据的预处理 | 第39-41页 |
| ·传统收益率 | 第39-40页 |
| ·对数收益率 | 第40页 |
| ·传统收益率与对数收益率比较 | 第40-41页 |
| ·收益率序列的基本特征 | 第41-43页 |
| 第五章 沪深两市波动性实证分析 | 第43-53页 |
| ·ARIMA模型 | 第43-44页 |
| ·GARCH族模型 | 第44-47页 |
| ·GARCH模型 | 第44-45页 |
| ·TGARCH模型 | 第45-46页 |
| ·EGARCH模型 | 第46-47页 |
| ·GARCH-M模型 | 第47页 |
| ·沪深两市波动性预测比较 | 第47-50页 |
| ·非对称性误差分析 | 第47-49页 |
| ·两市波动性Granger因果检验 | 第49-50页 |
| ·ARIMA-NN混合模型 | 第50-51页 |
| ·线性部分模型 | 第50页 |
| ·非线性部分模型 | 第50页 |
| ·混合模型预测 | 第50-51页 |
| ·混合模型、单一模型及波动性模型对比分析 | 第51-53页 |
| 第六章 研究结论与相关建议 | 第53-57页 |
| ·研究结论 | 第53-54页 |
| ·模型预测效果 | 第53页 |
| ·我国股市波动性特点 | 第53-54页 |
| ·相关建议 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 后记 | 第69页 |
