本文關鍵詞：基于非負權(quán)重最優(yōu)組合預測的股價預測研究

  更多相關文章： 股價預測 ARIMA模型 GM( )模型 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 組合預測

【摘要】：證券市場是一個信息量巨大的非線性動力系統(tǒng),影響股票價格變化的因素眾多,任何單一的預測方法都不能全面地反映股價變化規(guī)律。文章以中國銀行一年的收盤價為例,運用在股價預測上能取得較好效果的ARIMA模型、GM(1,1)模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型及其非負權(quán)重最優(yōu)組合預測模型進行實證分析,發(fā)現(xiàn)組合預測模型在股價預測上能取得優(yōu)于任何單一預測模型的效果,對投資者投資選股意義重大。
【作者單位】： 長江大學管理學院;長江大學信息與數(shù)學學院;
【關鍵詞】： 股價預測 ARIMA模型 GM( )模型 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡 組合預測
【分類號】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言近年來,隨著我國證券市場的不斷發(fā)展,人們收入水平的提高以及投資理財觀念的轉(zhuǎn)變,股票投資已經(jīng)成為最活躍的投資工具。人們在投資選股時勢必希望找到具有較大升漲空間的股票,因此對股票價格的預測便成為學術界和廣大投資者關注的焦點,大量股票價格預測方法應運而生。這些

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