| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 引言 | 第7-12页 |
| 1 研究背景和意义 | 第7页 |
| 2 研究发展及国内外文献综述 | 第7-10页 |
| 3 本文研究 | 第10-12页 |
| 第一章 预备知识 | 第12-21页 |
| 1.1 股票收益率 | 第12页 |
| 1.2 主成分分析 | 第12-16页 |
| 1.3 BP神经网络 | 第16-21页 |
| 第二章 证券市场的主成分分析与神经网络模型构建 | 第21-35页 |
| 2.1 数据说明 | 第21-23页 |
| 2.2 主成分分析 | 第23-27页 |
| 2.3 构建BP网络模型用于证券选择 | 第27-35页 |
| 第三章 证券选择的投资效率分析 | 第35-40页 |
| 3.1 模拟投资 | 第35-37页 |
| 3.2 上证指数收益 | 第37页 |
| 3.3 结果分析 | 第37-40页 |
| 第四章 基于基本分析的预测模型 | 第40-48页 |
| 4.1 数据说明 | 第40-41页 |
| 4.2 主成分分析 | 第41-43页 |
| 4.3 构建神经网络 | 第43-45页 |
| 4.4 投资效率分析 | 第45-48页 |
| 第五章 总结 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录1:技术分析时使用的100家股票 | 第53-54页 |
| 附录2:基本分析时使用的100家股票 | 第54页 |