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我国股市预测中ARIMA-NN混合模型与GARCH族模型的比较研究

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我国股市预测中ARIMA-NN混合模型与GARCH族模型的比较研究
论文目录
 
内容摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
第一章 绪论第9-14页
  · 研究背景及意义第9页
  · 国内外研究综述第9-12页
  · 研究思路与方法第12-13页
  · 创新点与不足第13-14页
第二章 我国股市发展历程及特点第14-22页
  · 我国股市发展历程第14-19页
  · 我国股票市场特点第19-22页
第三章 时间序列预测模型相关理论第22-37页
  · 差分自回归移动平均(ARIMA)模型第22-24页
    · 模型概述第22-23页
    · ARIMA模型建模过程第23-24页
  · 神经网络(NN)模型第24-28页
    · 神经网络结构第24-25页
    · BP算法概述第25页
    · BP神经网络训练过程第25-28页
    · 神经网络结构稳定性的交叉验证第28页
  · ARIMA-NN混合模型第28-29页
  · GARCH族模型第29-33页
    · GARCH族模型介绍第29-33页
    · GARCH族模型建模过程第33页
  · 预测方法第33-34页
  · 预测精度的测量第34-37页
第四章 样本数据的选取与处理第37-43页
  · 股票指数简介第37-38页
    · 上证综指第37页
    · 深证成指第37-38页
  · 样本的选取第38-39页
  · 数据的预处理第39-41页
    · 传统收益率第39-40页
    · 对数收益率第40页
    · 传统收益率与对数收益率比较第40-41页
  · 收益率序列的基本特征第41-43页
第五章 沪深两市波动性实证分析第43-53页
  · ARIMA模型第43-44页
  · GARCH族模型第44-47页
    · GARCH模型第44-45页
    · TGARCH模型第45-46页
    · EGARCH模型第46-47页
    · GARCH-M模型第47页
  · 沪深两市波动性预测比较第47-50页
    · 非对称性误差分析第47-49页
    · 两市波动性Granger因果检验第49-50页
  · ARIMA-NN混合模型第50-51页
    · 线性部分模型第50页
    · 非线性部分模型第50页
    · 混合模型预测第50-51页
  · 混合模型、单一模型及波动性模型对比分析第51-53页
第六章 研究结论与相关建议第53-57页
  · 研究结论第53-54页
    · 模型预测效果第53页
    · 我国股市波动性特点第53-54页
  · 相关建议第54-57页
附录第57-65页
参考文献第65-69页
后记第69 页

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