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行为金融视角下的股指预测方法研究

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行为金融视角下的股指预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-20页
  · 研究背景及意义第11-12页
  · 国内外研究综述第12-18页
    · 股指预测模型与方法第12-13页
    · 神经网络模型及其优化第13-14页
    · 智能仿生优化方法第14-16页
    · 仿生优化算法应用研究第16-18页
  · 研究方法第18页
  · 研究内容第18-20页
第二章 股指预测的特点及预测模型第20-33页
  · 股指预测的特点第20-21页
    · 股指波动的特点第20页
    · 股指预测模型的特点第20-21页
  · 基于非统计原理的股指预测模型第21-30页
    · 神经网络预测模型第21-25页
    · 支持向量机预测模型第25-30页
  · 仿生优化算法第30-32页
    · 遗传算法第30-31页
    · 粒子群算法第31-32页
  · 本章小结第32-33页
第三章 行为金融指标体系构建及因果检验第33-52页
  · 投资行为影响因素第33-35页
    · 股价行为研究第33页
    · 投资者情绪指标研究第33-35页
  · 影响投资行为的指标选取及筛选第35-40页
    · 影响投资行为的指标选取第35-37页
    · 影响投资行为的指标筛选第37-40页
  · 影响投资行为指标的因子分析第40-43页
    · 提取公共因子第40-43页
    · 计算因子得分第43页
  · 行为金融因子格兰杰因果分析第43-50页
    · ADF 检验第43-44页
    · 格兰杰检验和分析第44-50页
    · 行为金融指标体系构建第50页
  · 本章小结第50-52页
第四章 基于 SVM 和仿生算法的股指预测模型构建第52-66页
  · 股指预测的可行性分析第52页
    · 股指预测与支持向量机第52页
    · 行为金融指标与支持向量机第52页
  · 核函数的确定第52-59页
    · 三种常用的核函数第53-54页
    · 核函数确定流程第54页
    · 核函数对比评价指标第54-55页
    · 实验对比和结果分析第55-59页
  · 模型参数的优化选取第59-65页
    · 参数优化实验流程第59-60页
    · 模型参数范围的确定第60-62页
    · 性能评价方法和评价指标第62-63页
    · 基于遗传算法的参数确定第63-64页
    · 基于粒子群算法的参数确定第64页
    · 优化实验结果比较第64-65页
  · 预测模型的构建第65页
  · 本章小结第65-66页
第五章 行为金融视角下股指预测方法应用研究第66-75页
  · 应用实验设计第66-68页
    · 样本数据准备第66页
    · 应用流程设计第66-67页
    · 性能指标设计第67-68页
  · 应用测试结果第68-72页
    · 基于支持向量机的股指预测第68-69页
    · 基于 BP 神经网络的股指预测第69-71页
    · 基于 Elman 神经网络的股指预测第71-72页
  · 输出结果对比与分析第72-74页
  · 本章小结第74-75页
总结第75-77页
参考文献第77-82页
附录第82-90页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第90-91页
致谢第91-92页
答辩委员会对论文的评定意见第92 页

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