1. 本选题研究的目的及意义
股票市场是现代金融体系的重要组成部分，而股票价格预测一直是金融领域备受关注的课题。
准确预测股票价格波动趋势对于投资者制定投资策略、规避投资风险、获取收益具有重要意义。
本研究选取ARIMA模型和神经网络模型两种不同的方法进行股票价格预测，旨在探究不同模型在股票价格预测中的适用性和预测精度，并为投资者提供更科学的决策依据。
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领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以中国A股市场股票数据为研究对象，选取ARIMA模型和神经网络模型作为主要研究方法，对股票价格进行实证研究，并对比分析两种模型的预测效果。
1. 主要内容
1.收集并整理中国A股市场股票数据，包括股票价格、交易量、财务指标等；2.对数据进行预处理，包括缺失值处理、平稳性检验、标准化等；3.构建ARIMA模型，对股票价格进行预测，并对模型进行评估；4.构建神经网络模型，对股票价格进行预测，并对模型进行评估；5.对比分析ARIMA模型和神经网络模型的预测结果，分析不同模型的优势和局限性；6.分析影响模型预测精度的主要因素，为模型优化提供参考。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析为主，定性分析为辅的研究方法。
1.数据收集：从可靠的数据源获取中国A股市场股票数据，包括股票价格、交易量、财务指标等。
2.数据预处理：对原始数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、平稳性检验、标准化等，以满足模型输入要求。
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.模型对比分析：将传统的ARIMA模型与新兴的神经网络模型进行对比研究，分析两种模型在股票价格预测中的适用性和预测精度，为模型选择提供参考。
2.多指标评估体系：采用多种指标对模型预测结果进行评估，避免单一指标的局限性，提高评估结果的可靠性。
3.影响因素分析：深入分析影响模型预测精度的主要因素，为模型优化提供参考，提高模型的预测精度和稳定性。
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. 洪宇,张维.基于ARIMA模型的上证指数短期预测[J].统计与决策,2020(14):179-182.
2. 刘洋,李玉华,王雨薇.基于ARIMA-LSTM组合模型的原油价格预测研究[J].数学的实践与认识,2021,51(11):223-232.
3. 秦学志,孙玉鑫,张浩.基于ARIMA-LSTM组合模型的中国银行股票价格预测[J].统计与信息论坛,2022,37(04):105-113.
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