证券价格预测方法研究与计算机实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·证券投资分析方法概述 | 第8页 |
| ·论文框架结构 | 第8-10页 |
| 第二章 定性分析 | 第10-19页 |
| ·基本分析和技术分析的概念 | 第10-11页 |
| ·基本分析 | 第10页 |
| ·技术分析 | 第10-11页 |
| ·定性分析法 | 第11页 |
| ·案例分析 | 第11-19页 |
| 第三章 时间序列预测模型 | 第19-27页 |
| ·概念 | 第19-20页 |
| ·时间序列方法的基本概念 | 第19页 |
| ·时间序列建模的主要方法 | 第19-20页 |
| ·时间序列预测模型的建立(运用SAS软件) | 第20-25页 |
| ·BJ方法的本质 | 第20页 |
| ·时间序列模型数据采集 | 第20-21页 |
| ·用AUTOREG过程对小样本的数据进行短期预测 | 第21-22页 |
| ·用ARIMA模型进行股价预测 | 第22-23页 |
| ·ARIMA模型的改进 | 第23-25页 |
| ·时间序列预测方法的结论 | 第25-27页 |
| 第四章 神经网络预测模型 | 第27-54页 |
| ·概述 | 第27页 |
| ·网络的性能分析与比较 | 第27-38页 |
| ·线性神经网络 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-35页 |
| ·RBF神经网络 | 第35-38页 |
| ·径向基函数网络与BP网络的比较 | 第38页 |
| ·神经网络模型对股票价格的预测--历史数据法 | 第38-45页 |
| ·模型建立与数据采集 | 第39页 |
| ·神经网络预测结果比较--历史数据法 | 第39-44页 |
| ·历史数据预测法的结论 | 第44-45页 |
| ·神经网络模型对股票价格的预测--指标法 | 第45-51页 |
| ·模型建立与数据采集 | 第45页 |
| ·神经网络预测结果比较--指标法 | 第45-51页 |
| ·神经网络预测模型的建模心得 | 第51-54页 |
| 第五章 灰色神经网络预测模型 | 第54-64页 |
| ·灰色系统的概念与基本原理 | 第54-57页 |
| ·灰色系统 | 第54页 |
| ·灰色建模 | 第54-55页 |
| ·灰色预测模型的检验 | 第55-57页 |
| ·灰色神经网络模型的建立 | 第57-62页 |
| ·建模指标的选取 | 第57页 |
| ·建模步骤 | 第57-59页 |
| ·结果分析 | 第59-60页 |
| ·模型推广 | 第60-62页 |
| ·灰色神经网络预测方法的结论 | 第62-64页 |
| 第六章 股票价格预测方法研究总结及展望 | 第64-67页 |
| ·方法总结 | 第64-65页 |
| ·研究的发展方向 | 第65-67页 |
| ·神经网络参数的专家系统 | 第65-66页 |
| ·股价预测系统的建立 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 作者在学期间发表的论文清单 | 第74页 |
