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基于神经网络的股票指数预测研究

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基于神经网络的股票指数预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第8-17页
    1.1 研究背景和研究意义第8-9页
    1.2 文献综述第9-13页
        1.2.1 金融时间序列的可预测性第9-10页
        1.2.2 传统时间序列预测方法的研究现状第10-11页
        1.2.3 神经网络预测方法的研究现状第11-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 结构安排第13-16页
    1.5 主要贡献和创新点第16-17页
        1.5.1 主要贡献第16页
        1.5.2 创新点第16-17页
第2章 传统股票指数时间序列预测方法第17-24页
    2.1 问题描述第17页
    2.2 自回归滑动平均求和模型第17-21页
        2.2.1 ARIMA模型基本原理第17-18页
        2.2.2 ARIMA模型的建立第18-21页
        2.2.3 ARIMA模型的优缺点第21页
    2.3 广义自回归条件异方差模型第21-23页
        2.3.1 ARCH模型基本原理第21-22页
        2.3.2 GARCH模型基本原理第22-23页
        2.3.3 GARCH模型的建立第23页
        2.3.4 GARCH模型的优缺点第23页
    2.4 本章小结第23-24页
第3章 股票指数序列的预分析第24-32页
    3.1 股票指数的时间序列分析第24-26页
        3.1.1 实验数据第24-25页
        3.1.2 自相关性第25页
        3.1.3 BDS检验第25-26页
    3.2 Hurst指数与股指可预测性第26-28页
    3.3 非线性结构分析第28-31页
        3.3.1 滞后性第28-30页
        3.3.2 离散导数第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 神经网络预测方法第32-42页
    4.1 人工神经网络模型第32-37页
        4.1.1 神经元第33-34页
        4.1.2 神经网络第34页
        4.1.3 神经网络训练过程第34-36页
        4.1.4 梯度下降法的局限性第36-37页
    4.2 深度递增递减线性神经网络模型第37-40页
        4.2.1 模型基本原理第37-39页
        4.2.2 深度递增递减线性神经网络模型训练第39-40页
    4.3 神经网络模型的正则化第40-41页
    4.4 本章小结第41-42页
第5章 股票指数预测的实证分析第42-63页
    5.1 数据来源第42页
    5.2 传统时间序列预测模型及实证结果第42-51页
        5.2.1 ARIMA模型及实证结果第42-48页
        5.2.2 ARIMA-GARCH模型及实证结果第48-51页
    5.3 神经网络模型及实证结果第51-59页
        5.3.1 数据选取第51-52页
        5.3.2 数据预处理第52-53页
        5.3.3 神经网络模型搭建第53-54页
        5.3.4 深度神经网络模型的预测分析第54-56页
        5.3.5 正则化深度神经网络模型的预测分析第56-58页
        5.3.6 正则化深度递增递减线性神经网络模型的预测分析第58-59页
    5.4 衡量模型的性能标准第59-60页
    5.5 实证结果讨论第60-63页
第6章 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63-64页
    6.2 展望第64-65页
参考文献第65-68页
附录第68-74页
致谢第74-75页
在学期间发表论文情况第75页

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