本文關(guān)鍵詞：利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究新信息對(duì)個(gè)股價(jià)格的影響

  更多相關(guān)文章： 基本面分析 技術(shù)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 弱有效性

【摘要】：目前對(duì)于股票價(jià)格及走勢(shì)的預(yù)測(cè)方法主要有基本面分析和技術(shù)分析法。然而影響股票價(jià)格的因素多種多樣,專(zhuān)家、學(xué)者、證券從業(yè)人員以及各種機(jī)構(gòu)及個(gè)人投資者都從不同角度,運(yùn)用各種理論及方法對(duì)股價(jià)的變動(dòng)進(jìn)行研究,并期望能對(duì)股價(jià)作出較為精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。在研究過(guò)程中,基于各種不同的理論基礎(chǔ)及學(xué)術(shù)觀(guān)點(diǎn),形成了很多預(yù)測(cè)方法及學(xué)說(shuō)�；久娣治鍪峭ㄟ^(guò)研究公司的經(jīng)營(yíng)狀況,行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等基本面來(lái)估算公司的公允價(jià)值,并認(rèn)為公司的股價(jià)在長(zhǎng)期反映了其公允價(jià)值。而技術(shù)分析則以歷史股價(jià)的各種技術(shù)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)。根據(jù)基本面分析的理論,公司公布的信息會(huì)改變投資者對(duì)公司基本面的判斷,從而對(duì)股價(jià)產(chǎn)生影響。也有大量的研究證實(shí),中國(guó)的股市呈現(xiàn)弱有效性,也就是新信息不但會(huì)影響股價(jià),并且這種影響會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。本文采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工具,結(jié)合基本面分析和技術(shù)分析的方法,研究新信息的公布對(duì)股價(jià)產(chǎn)生的影響。經(jīng)過(guò)研究發(fā)現(xiàn),不論是公司的年報(bào)公布、業(yè)績(jī)預(yù)告或是分紅預(yù)案的公布,都會(huì)對(duì)股票的價(jià)格產(chǎn)生影響。并且這種影響往往是在公布之前的幾個(gè)交易日就已經(jīng)顯現(xiàn)出來(lái),并且會(huì)延續(xù)到公布后的若干個(gè)交易日。
【關(guān)鍵詞】：基本面分析 技術(shù)分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 弱有效性
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;F832.51
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-12
• 1.1 股票研究的背景知識(shí)10
• 1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的背景知識(shí)10
• 1.3 課題研究的內(nèi)容和意義10-12
• 第2章 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12-20
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理12-13
• 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征13
• 2.3 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)13-14
• 2.4 徑向基函數(shù)的訓(xùn)練方法14-19
• 2.4.1 聚類(lèi)學(xué)習(xí)算法14-17
• 2.4.2 隨機(jī)梯度調(diào)整網(wǎng)絡(luò)隱層參數(shù)法17-18
• 2.4.3 正交最小二乘法（OLS）18-19
• 2.5 本章小結(jié)19-20
• 第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用20-26
• 3.1 證券市場(chǎng)的特性20-22
• 3.1.1 我國(guó)股票市場(chǎng)的特點(diǎn)20-22
• 3.2 股票投資分析方法及理論22-23
• 3.2.1 證券投資分析法22
• 3.2.2 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法22
• 3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法22
• 3.2.4 組合預(yù)測(cè)法22-23
• 3.3 信息對(duì)股票價(jià)格的影響理論23-24
• 3.3.1 市場(chǎng)有效性理論23
• 3.3.2 信息對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響的理論分析23-24
• 3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在在股票市場(chǎng)研究的適用性24-25
• 3.5 本章小結(jié)25-26
• 第4章 研究新信息對(duì)個(gè)股價(jià)格的影響26-46
• 4.1 研究的前提與假設(shè)26
• 4.2 信息及數(shù)據(jù)來(lái)源26
• 4.3 信息分類(lèi)26-27
• 4.3.1 財(cái)務(wù)信息26
• 4.3.2 公司經(jīng)營(yíng)信息26
• 4.3.3 行業(yè)及宏觀(guān)信息26-27
• 4.4 信息披露對(duì)股票價(jià)格的影響27-45
• 4.4.1 數(shù)據(jù)選取27-28
• 4.4.2 RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)于股價(jià)預(yù)測(cè)的有效性研究28-34
• 4.4.3 業(yè)績(jī)公布對(duì)股票價(jià)格的影響34-43
• 4.4.4 分紅方案對(duì)股價(jià)的影響43-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 總結(jié)及展望46-47
• 5.1 本文總結(jié)46
• 5.2 未來(lái)展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-49
• 致謝49

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1021109