| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景和意义 | 第11-12页 |
| ·选题背景 | 第11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·文献综述 | 第12-17页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第12-14页 |
| ·人工神经网络股市预测模型的研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文的研究内容和体系结构 | 第17-19页 |
| 第2章 股票市场的可预测性及方法评析 | 第19-30页 |
| ·股票市场可预测性的分析 | 第19-22页 |
| ·关于股市可预测性的讨论 | 第19-20页 |
| ·股票市场预测的三个假设 | 第20-22页 |
| ·股市预测常用方法评析 | 第22-28页 |
| ·投资分析法 | 第22-25页 |
| ·时间序列分析法 | 第25-27页 |
| ·非线性系统分析法 | 第27-28页 |
| ·组合预测法 | 第28页 |
| ·股票价格预测存在的问题 | 第28-30页 |
| 第3章 改进的 GA-Elman 神经网络股价预测模型的设计 | 第30-37页 |
| ·Elman 动态回归神经网络 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第31-33页 |
| ·GA-Elman 神经网络股价预测模型的建立 | 第33-35页 |
| ·预测结果的评价准则 | 第35-37页 |
| 第4章 GA-Elman 神经网络股价预测模型的实证研究 | 第37-55页 |
| ·输入输出变量选取及数据预处理 | 第37-41页 |
| ·GA-Elman 模型的个股预测实证研究 | 第41-45页 |
| ·GA-Elman 模型与 Elman 模型的比较分析 | 第45-47页 |
| ·GA-Elman 模型与静态神经网络模型的比较分析 | 第47-50页 |
| ·GA-Elman 模型与时间序列模型的比较分析 | 第50-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第62页 |
