智能预测在证券市场的分析及应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·证券预测分析的国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作与结构安排 | 第11-12页 |
| 2 证券预测分析理论 | 第12-17页 |
| ·证券市场主要预测分析方法 | 第12-13页 |
| ·证券市场预测的特点 | 第13-14页 |
| ·时间序列预测模型 | 第14-16页 |
| ·移动平均线方法 | 第14页 |
| ·指数平滑方法 | 第14-15页 |
| ·Box-Jenkins方法 | 第15页 |
| ·状态空间模型 | 第15-16页 |
| ·门限自回归模型 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 3 神经网络在证券预测中的应用研究 | 第17-25页 |
| ·神经网络理论概述 | 第17-21页 |
| ·神经网络理论在证券预测中的应用 | 第21页 |
| ·案例分析 | 第21-24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 4 模糊神经理论在证券预测中的应用研究 | 第25-35页 |
| ·模糊理论概述 | 第25-29页 |
| ·模糊理论与神经网络的结合 | 第29-30页 |
| ·模糊神经理论在证券市场中的引入 | 第30-32页 |
| ·模糊神经理论在证券预测中的优势 | 第30页 |
| ·模糊神经理论在证券预测中具体应用方法 | 第30-32页 |
| ·案例分析 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 5 云理论在证券预测中的应用研究 | 第35-45页 |
| ·云理论的基本概念 | 第35-36页 |
| ·云发生器的设计与应用 | 第36-40页 |
| ·正向云发生器 | 第37-38页 |
| ·条件云模型 | 第38-40页 |
| ·云理论与神经网络的结合在证券预测中应用 | 第40-42页 |
| ·云理论与神经网络结合的优势 | 第40-41页 |
| ·云理论与神经网络相结合在证券市场中的应用 | 第41-42页 |
| ·案例分析 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 附录A 华夏银行股票价格120日数据图 | 第50-54页 |
| 附录B 华夏银行股票单日价格及成交量 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |
