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基于因子分析的多元线性回归方法及其在股价预测中的应用

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基于因子分析的多元线性回归方法及其在股价预测中的应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 引言第8-15页
  1.1 选题背景及意义第8-10页
  1.2 多元统计分析及回归分析的概述第10-12页
    1.2.1 多元统计分析第10-11页
    1.2.2 回归分析第11-12页
  1.3 现有的股票预测的主要方法第12-14页
    1.3.1 时间序列法第12页
    1.3.2 人工神经网络第12-13页
    1.3.3 基于局域波与混沌集理论第13页
    1.3.4 Wrapper方法第13页
    1.3.5 基于小波神经网络非线性逼近第13页
    1.3.6 趋势分析法第13-14页
  1.4 股票市场中常用术语第14-15页
第二章 回归分析第15-21页
  2.1 多元线性回归第15-17页
    2.1.1 多元线性回归模型的一般形式第15-16页
    2.1.2 拟合优度第16-17页
  2.2 不违背基本假设的情况第17-19页
    2.2.1 异方差性第17-18页
    2.2.2 自相关性第18-19页
  2.3 多重共线性情形及其处理第19-21页
    2.3.1 多重共线性对回归模型的影响第19-20页
    2.3.2 多重共线性的诊断第20-21页
第三章 因子分析第21-24页
  3.1 因子分析模型第21-22页
  3.2 因子分析的前提条件第22-24页
    3.2.1 计算相关系数矩阵第22页
    3.2.2 计算反映像相关矩阵第22页
    3.2.3 巴特利特球度检验第22-23页
    3.2.4 KMO检验第23-24页
第四章 多元回归模型在股票价格预测中的应用第24-49页
  4.1 多元线性回归第24-27页
  4.2 模型满足基本假设的诊断第27-30页
    4.2.1 异方差性诊断第27-30页
    4.2.2 自相关性诊断第30页
    4.2.3 诊断结果第30页
  4.3 模型预测第30-32页
  4.4 多重共线性诊断第32-35页
  4.5 因子分析第35-49页
    4.5.1 因子分析的前提条件检验第35-38页
    4.5.2 因子分析模型第38-42页
    4.5.3 拟合回归模型第42-47页
    4.5.4 模型预测第47-49页
第五章 结论第49-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-54页
附件第54-63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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