| 第一章绪论 | 第1-12页 |
| 1． 1经济系统分析概论 | 第9-10页 |
| 1． 1． 1经济系统分析的概念 | 第9页 |
| 1． 1． 2经济系统分析的原则 | 第9-10页 |
| 1． 1． 3经济系统分析的步骤 | 第10页 |
| 1． 2作者所做工作及文章内容安排 | 第10-12页 |
| 1． 2． 1本文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1． 2． 2章节内容安排 | 第11-12页 |
| 第二章经济系统分析的主要方法 | 第12-17页 |
| 2． 1预测方法概述 | 第12-15页 |
| 2． 2评估方法概述 | 第15-17页 |
| 第三章优化的灰色预测方法在经济分析中的应用 | 第17-38页 |
| 3． 1一般的灰色建模预测方法及其缺陷 | 第17-25页 |
| 3． 1． 1灰色关联分析 | 第17-18页 |
| 3． 1． 2灰色模块的生成 | 第18-20页 |
| 3． 1． 3GM(1，1) 模型建模过程 | 第20-21页 |
| 3． 1． 4GM(1，1) 预测模型精度检验 | 第21-23页 |
| 3． 1． 5GM(1，1) 模型预测宏观经济系统 | 第23-24页 |
| 3． 1． 6GM(1，1) 模型的缺陷及改进思路 | 第24-25页 |
| 3． 2基于多指标关联序列的灰色神经网络组合预测模型 | 第25-38页 |
| 3． 2． 1神经网络预测模型 | 第25-26页 |
| 3． 2． 2BP神经网络概述 | 第26-27页 |
| 3． 2． 3BP神经网络的基本原理 | 第27-28页 |
| 3． 2． 4BP算法的不足与改进 | 第28-30页 |
| 3． 2． 5多指标关联序列的灰色神经网络模型预测宏观经济系统 | 第30-32页 |
| 3． 2． 6多指标关联序列的灰色神经网络模型预测股票价格 | 第32-36页 |
| 3． 2． 7结论 | 第36-38页 |
| 第四章优化的灰色评估方法在经济分析中的应用 | 第38-59页 |
| 4． 1灰色评估的基本原理和特征 | 第38-41页 |
| 4． 1． 1灰色评估的基本概念 | 第38页 |
| 4． 1． 2灰色评估的数学模型 | 第38-39页 |
| 4． 1． 3灰色评估的特征 | 第39-41页 |
| 4． 2灰色评估的计算步骤：灰色统计评估和灰色聚类评估 | 第41-42页 |
| 4． 2． 1灰色统计评估的计算步骤 | 第41页 |
| 4． 2． 2灰色聚类评估的计算步骤 | 第41-42页 |
| 4． 3灰色层次分析法确定评估指标权重 | 第42-45页 |
| 4． 3． 1灰色层次分析法 | 第42页 |
| 4． 3． 2灰色层次分析法的基本步骤 | 第42-45页 |
| 4． 4优化的灰色综合评估应用于上市公司高层激励机制评估 | 第45-59页 |
| 4． 4． 1问题的提出 | 第46-47页 |
| 4． 4． 2评估指标体系的建立 | 第47-48页 |
| 4． 4． 2数据来源与样本 | 第48-50页 |
| 4． 4． 3灰色聚类评估应用于上市公司高层激励机制评估 | 第50-57页 |
| 4． 4． 4灰色统计评估应用于上市公司高层激励机制评估 | 第57-59页 |
| 第五章总结与展望 | 第59-60页 |
| 5． 1总结 | 第59页 |
| 5． 2展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
