经济统计学论文选题及提纲

2.2 研究空白与发展趋势
分析当前研究的不足，并提出未来研究方向。

第三章 深度学习理论基础

3.1 深度学习的基本概念
3.1.1 神经网络的构成与工作原理
3.1.2 常用的深度学习模型

3.2 深度学习的训练与优化
3.2.1 训练数据的准备与处理
3.2.2 模型的训练过程与评估标准

第四章 股市预测模型构建

4.1 数据来源与特征选择
4.1.1 数据来源
描述使用的历史股市数据与经济指标。
4.1.2 特征选择与构建
选择对股市预测具有影响力的特征。

4.2 模型的构建与优化
4.2.1 模型选择
选择适合股市预测的深度学习模型。
4.2.2 模型优化
探讨模型的优化方法与技术。

第五章 实证分析与结果

5.1 模型训练与验证
5.1.1 模型训练过程
描述模型的训练步骤与结果。
5.1.2 模型验证与效果评估
评估模型的预测准确性。

5.2 结果分析
分析模型预测结果的可靠性与实用性。

第六章 结论与建议

6.1 研究总结
总结本研究的主要发现与贡献。

6.2 政策建议
提出对投资者和市场的建议。

6.3 未来研究方向
讨论未来研究可能的拓展领域。