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股价时间序列的分析与预测研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-12页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·本文工作与结构安排第11-12页
     ·本文主要工作第11页
     ·本文结构安排第11-12页
2 ARMA模型在股票预测中的应用第12-28页
   ·平稳时间序列第12-13页
     ·时间序列第12页
     ·平稳时间序列第12-13页
   ·ARMA模型的基本原理第13-16页
     ·ARMA模型的基本模型第13-15页
     ·自相关函数和偏自相关函数第15-16页
   ·ARMA模型的建模过程第16-19页
     ·平稳性检验与平稳化第17页
     ·模型识别第17页
     ·模型定阶第17-18页
     ·模型参数估计第18-19页
     ·模型检验第19页
     ·ARMA模型在股票预测中的应用第19页
   ·实验结果与分析第19-27页
     ·仿真条件第19-20页
     ·仿真结果与分析第20-27页
   ·本章小结第27-28页
3 BP神经网络在股票预测中的应用第28-42页
   ·神经网络简介第28-32页
     ·神经网络的概念第28页
     ·神经网络的发展第28-30页
     ·人工神经元模型第30-31页
     ·神经网络的特性第31页
     ·神经网络的分类第31页
     ·神经网络的应用第31-32页
   ·BP神经网络第32-35页
     ·BP神经网络的结构第32-33页
     ·BP算法第33-35页
     ·BP神经网络的设计第35页
     ·BP神经网络在股票预测中的应用第35页
   ·实验结果与分析第35-40页
     ·仿真条件第35-36页
     ·仿真结果与分析第36-40页
   ·本章小结第40-42页
4 组合模型在股票预测中的应用第42-51页
   ·ARMA-BP组合模型在股票预测中的应用第42-46页
     ·ARMA-BP组合模型原理第42-43页
     ·仿真结果与分析第43-46页
   ·Markov模型简介第46-47页
     ·Markov模型原理第46页
     ·Markov模型建模过程第46-47页
   ·ARMA-BP-Markov组合模型在股票预测中的应用第47-50页
     ·ARMA-BP-Markov组合模型原理第47-48页
     ·仿真结果与分析第48-50页
   ·本章小结第50-51页
结论第51-53页
参考文献第53-57页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第57-58页
致谢第58-59页

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