| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·研究内容研究方法及全文架构 | 第17-19页 |
| 第2章 单项预测模型研究 | 第19-30页 |
| ·传统时间序列分析方法 | 第19-22页 |
| ·传统时间序列分析的基本思想与特点 | 第19-20页 |
| ·传统时间序列分析的主要方法与模型 | 第20-22页 |
| ·灰色系统分析方法 | 第22-25页 |
| ·灰色系统理论的基本思想与特点 | 第22-23页 |
| ·灰色系统主要方法与模型 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络分析方法 | 第25-30页 |
| ·人工神经网络的基本思想和特点 | 第25-27页 |
| ·RBF 网络结构及学习算法 | 第27-30页 |
| 第3章 组合预测模型研究 | 第30-38页 |
| ·组合预测概述 | 第30-32页 |
| ·最优组合预测方法的基本理论 | 第32-34页 |
| ·最优组合预测模型构建 | 第34-38页 |
| 第4章 基于单项预测模型和组合预测模型的证券价格预测实证研究 | 第38-54页 |
| ·预测效果评价指标体系设计 | 第38-39页 |
| ·基于单项预测模型的证券价格预测实证研究 | 第39-49页 |
| ·样本选取 | 第39页 |
| ·ARIMA 模型预测 | 第39-42页 |
| ·GM(1,1)模型预测 | 第42-47页 |
| ·RBF 神经网络模型预测 | 第47-49页 |
| ·基于组合预测模型的证券价格预测实证研究 | 第49-52页 |
| ·结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 附录B 样本数据 | 第61-64页 |