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涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-12-29 06:32

  本文關(guān)鍵詞:涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格預(yù)測(cè)研究 出處:《湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)》2015年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文


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【摘要】:我國(guó)是一個(gè)農(nóng)業(yè)大國(guó),農(nóng)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)。涉農(nóng)上市公司作為農(nóng)業(yè)先進(jìn)生產(chǎn)力的代表,它們的穩(wěn)定和發(fā)展是促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展的一個(gè)重要因素。而涉農(nóng)上市公司的發(fā)展離不開證券市場(chǎng)的支持,因此,如何準(zhǔn)確評(píng)估涉農(nóng)上市公司的價(jià)值,并對(duì)其股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)經(jīng)營(yíng)者和投資者來說具有理論意義和應(yīng)用價(jià)值。股票價(jià)格的影響因素眾多,波動(dòng)規(guī)律難尋,要做到精確預(yù)測(cè)難度較大。為了提高涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格的預(yù)測(cè)精度,本文主要從以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:(1)農(nóng)業(yè)政策對(duì)涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格的影響研究。首先,從宏觀上分析了國(guó)家政策對(duì)股票價(jià)格的影響和農(nóng)業(yè)政策對(duì)涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格的影響;接著,選取了近兩年我國(guó)出臺(tái)重大農(nóng)業(yè)政策事件的發(fā)生時(shí)間為研究時(shí)段,并以金健米業(yè)、隆平高科等7支涉農(nóng)企業(yè)為例,對(duì)比分析了農(nóng)業(yè)政策出臺(tái)時(shí)與出臺(tái)前后這些企業(yè)股票價(jià)格漲幅情況的變化。結(jié)果顯示,涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格對(duì)國(guó)家惠農(nóng)政策存在顯著反應(yīng)。(2)基于ARIMA的涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格的一維時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究。一維時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過歷史觀測(cè)值分析出各個(gè)時(shí)期觀測(cè)值之間的規(guī)律從而對(duì)未來趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。論文選用融合了時(shí)間序列和回歸分析的ARIMA模型對(duì)大湖股份、金健米業(yè)、華升股份和新五豐4支涉農(nóng)上市公司股票收盤價(jià)一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果顯示,ARIMA對(duì)4支股票價(jià)格的預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差均小于3%,其預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)股票走勢(shì)的判斷具有一定的指導(dǎo)意義。(3)基于SFS-BPNN的涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格的多維時(shí)間序列預(yù)測(cè)研究。在實(shí)際研究中,對(duì)股票價(jià)格的預(yù)測(cè)不僅要考慮其自身對(duì)未來趨勢(shì)的影響,還應(yīng)考慮周圍其他外部因素的影響。論文通過實(shí)證研究與分析,選取了股票的今曰開盤價(jià),今日最高價(jià),今日最低價(jià),今日收盤價(jià),今日成交量,今日成交額,今日內(nèi)地農(nóng)業(yè)指數(shù)收盤價(jià)和今日農(nóng)林指數(shù)收盤價(jià)等8個(gè)因子作為明日收盤價(jià)y的影響因子?紤]到8個(gè)因子之間存在信息冗余,論文提出基于SFS-BPNN新模型對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。其具體步驟如下:先利用8個(gè)因子與y的相關(guān)系數(shù)值得到因子的重要性排序;再以順序前向搜索策略(Sequential Forward Search, SFS)引入排序因子,并根據(jù)訓(xùn)練集后5個(gè)樣本的BPNN預(yù)測(cè)精度去除冗余因子得保留因子;最后,基于BPNN和保留因子對(duì)測(cè)試集實(shí)施獨(dú)立預(yù)測(cè)。對(duì)4支農(nóng)企股票價(jià)格預(yù)測(cè)的結(jié)果表明,SFS-BPNN的預(yù)測(cè)精度優(yōu)于BPNN和ARIMA模型的預(yù)測(cè)精度,該方法在涉農(nóng)上市公司股票價(jià)格預(yù)測(cè)上有效合理,并對(duì)其他經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的價(jià)格預(yù)測(cè)研究提供有效的借鑒。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】:湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號(hào)】:F832.51;F324

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本文編號(hào):1349223

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