| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 股价预测研究综述 | 第11-14页 |
| 1.2.1 从均衡市场和有效市场角度进行的研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 从时间序列分析角度进行的研究 | 第13页 |
| 1.2.3 利用计算机智能算法进行的研究 | 第13-14页 |
| 1.2.4 经验模式分解理论与方法组合在股价预测中的研究 | 第14页 |
| 1.3 本文主要内容与创新 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第15-17页 |
| 2 EMD方法原理 | 第17-24页 |
| 2.1 EMD方法 | 第17-19页 |
| 2.2 IMF的瞬时幅值与频率 | 第19页 |
| 2.3 EMD方法的必要补充与改进 | 第19-23页 |
| 2.3.1 不同停止准则 | 第20-21页 |
| 2.3.2 端点问题 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 股指分析中的停止准则问题 | 第24-34页 |
| 3.1 EMD方法分解结果的评价标准 | 第24-29页 |
| 3.2 绝对离差准则的应用效果 | 第29-30页 |
| 3.3 停止准则2的应用效果 | 第30-32页 |
| 3.4 停止准则3的应用效果 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于EMD的上证指数分析 | 第34-40页 |
| 4.1 长期波动与短期波动的关系 | 第34-37页 |
| 4.2 中长期波动与股市事件的关系 | 第37-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于EMD分解的组合预测模型 | 第40-46页 |
| 5.1 RBF神经网络 | 第40-41页 |
| 5.2 股指组合预测模型 | 第41-42页 |
| 5.3 基于上证指数的实证分析 | 第42-44页 |
| 5.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 6 结论 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-49页 |