1. 本选题研究的目的及意义
股票市场作为现代金融体系的重要组成部分，其价格波动不仅影响着投资者的收益，也关系到宏观经济的稳定发展。
准确预测股票价格走势对于投资者制定投资策略、规避市场风险以及监管部门维护市场秩序都具有重要意义。
本选题以股票价格预测为研究对象，旨在探讨如何利用ARIMA模型和神经网络模型构建科学合理的预测模型，并通过实证研究验证模型的有效性。
2. 本选题国内外研究状况综述
股票价格预测一直是金融领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在股票价格预测方面做了大量研究，特别是在ARIMA模型和神经网络模型方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容包括以下几个方面:
1. 主要内容
1.对ARIMA模型和神经网络模型进行深入研究，分析其在股票价格预测中的适用性，并探讨两种模型的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献综述：查阅国内外相关文献，了解股票价格预测的研究现状、主要方法和最新进展，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理：从可靠的数据来源获取相关股票的历史交易数据，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、平稳性检验、数据分割和归一化等，以确保数据的准确性和可靠性。
3.模型构建与训练：基于预处理后的数据，分别构建ARIMA模型和神经网络模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型融合：将传统的ARIMA模型与新兴的神经网络模型相结合，尝试构建融合模型，以期提高股票价格预测的准确性和稳定性。
2.数据分析：对股票价格数据进行深入分析，挖掘数据中隐藏的模式和规律，为模型构建提供更准确的数据支持。
3.参数优化：对模型参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]张伟,党建武. 基于CEEMDAN-ARIMA-LSTM混合模型的股价预测[J]. 统计与决策, 2021, 37(17): 187-191.
[2]李晓,王振宇,王鑫,等. 基于ARIMA和LSTM组合模型的原油价格预测[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(17): 244-251.
[3]刘洋,王凯,周妍,等. 基于LSTM神经网络的沪深300指数预测研究[J]. 金融理论与实践, 2021, (7): 83-90.
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