基于逐步回归分析的组合神经网络股指预测研究

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基于逐步回归分析的组合神经网络股指预测研究

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基于逐步回归分析的组合神经网络股指预测研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-20页
1.1 研究背景与问题提出	第9-11页
1.1.1 研究背景	第9-10页
1.1.2 问题提出	第10-11页
1.2 研究目的与意义	第11-12页
1.2.1 组合神经网络股指预测的研究目的	第11-12页
1.2.2 组合神经网络股指预测的研究意义	第12页
1.3 国内外研究现状及其评述	第12-18页
1.3.1 神经网络预测的国内外研究现状	第13-16页
1.3.2 组合预测方法的国内外研究现状	第16-17页
1.3.3 国内外研究现状评述	第17-18页
1.4 研究内容与研究方法	第18-20页
1.4.1 研究内容	第18页
1.4.2 研究方法	第18-20页
第2章单项预测模型和组合预测模型的理论框架	第20-34页
2.1 RBF神经网络分析方法	第20-23页
2.1.1 RBF神经网络结构及其特点	第20-22页
2.1.2 RBF学习算法	第22-23页
2.2 BP神经网络分析方法	第23-26页
2.2.1 BP神经网络结构及其特点	第23-24页
2.2.2 BP网络学习算法	第24-26页
2.3 GRNN神经网络分析方法	第26-30页
2.3.1 GRNN网络结构及其特点	第26-28页
2.3.2 GRNN网络基本算法	第28-29页
2.3.3 光滑因子的确定方法	第29-30页
2.4 组合预测理论模型及其修正	第30-33页
2.4.1 最优组合预测模型的基本原理与特点	第30-32页
2.4.2 最优组合预测模型的修正	第32-33页
2.5 本章小结	第33-34页
第3章最优组合预测模型的构建及数据的预处理	第34-41页
3.1 最优组合预测模型的构建	第34-36页
3.2 预测效果评价指标体系的设计	第36-37页
3.3 数据的收集与输入变量的选取	第37-40页
3.3.1 数据的收集与说明	第37-38页
3.3.2 逐步回归分析方法说明	第38页
3.3.3 输入变量的选取	第38-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第4章股指收盘价组合预测的实证研究	第41-57页
4.1 RBF神经网络预测实证研究	第41-46页
4.1.1 RBF神经网络用于股指预测的基本步骤	第41-42页
4.1.2 RBF神经网络模型的设计	第42-43页
4.1.3 模型步长的设计	第43-44页
4.1.4 RBF神经网络预测结果分析	第44-45页
4.1.5 逐步回归分析的有效性验证	第45-46页
4.2 BP神经网络预测实证研究	第46-48页
4.2.1 BP神经网络股指预测的模型设计	第46-47页
4.2.2 BP神经网络预测结果分析	第47-48页
4.3 GRNN神经网络预测实证研究	第48-49页
4.3.1 GRNN神经网络股指预测的模型设计	第48-49页
4.3.2 GRNN神经网络预测结果分析	第49页
4.4 组合预测实证研究	第49-56页
4.4.1 不变权重组合预测的步骤	第49-50页
4.4.2 不变权重组合预测的结果分析	第50-53页
4.4.3 变权重组合预测研究	第53-55页
4.4.4 稳健性检验	第55-56页
4.5 本章小结	第56-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-64页
附录	第64-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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