基于非負權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測的股價預(yù)測研究
本文關(guān)鍵詞:基于非負權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測的股價預(yù)測研究
更多相關(guān)文章: 股價預(yù)測 ARIMA模型 GM( )模型 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合預(yù)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(yù)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(yù)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(luò)模型及其非負權(quán)重最優(yōu)組合預(yù)測模型進行實證分析,發(fā)現(xiàn)組合預(yù)測模型在股價預(yù)測上能取得優(yōu)于任何單一預(yù)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(xué)管理學(xué)院;長江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】: 股價預(yù)測 ARIMA模型 GM( )模型 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合預(yù)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(yù)測便成為學(xué)術(shù)界和廣大投資者關(guān)注的焦點,大量股票價格預(yù)測方法應(yīng)運而生。這些
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,本文編號:997965
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