發(fā)布時間：2020-04-13 09:17

【摘要】：股票市場是投資者、管理者和經濟管理學者共同關注的熱點，自19世紀股票市場建立以來，對股票價格預測模型的研究一直是眾多學者關注的焦點。隨著股票投資在中國的發(fā)展，其影響越來越大，深入了解其運動規(guī)律已經成為經濟發(fā)展的迫切要求。近年來，眾多學者把股票市場看作是一個非線性的確定性動力學系統(tǒng)，用非線性確定系統(tǒng)規(guī)律研究股價的行為越來越顯示出強大生命力。隨著非線性理論和技術的發(fā)展，，小波分析和神經網(wǎng)絡等成為金融市場強有力的分析和預測工具。 本文對小波神經網(wǎng)絡預測模型進行了深入分析和研究，構建了適應于股價分析的時間序列短期預測模型。本文研究的重點是小波神經網(wǎng)絡預測方法的應用和實現(xiàn)。主要工作如下： 首先，根據(jù)國內外實際情況，本文從總體上分析了股票價格預測的必要性和可行性，在此基礎上利用系統(tǒng)建模的有關理論和方法，根據(jù)實際情況，將抽象的紛繁復雜的金融系統(tǒng)轉化為相對清晰的可以在數(shù)學上模擬和逼近的系統(tǒng)；同時，在這一過程中我們也認識到股票預測的短期有效性的內在原因。 其次，本文深入地研究應用了神經網(wǎng)絡和小波分析理論的基本理論和方法，特別是研究了兩者各自的優(yōu)點與缺點，參考并借鑒了現(xiàn)有的各種小波神經網(wǎng)絡的理論與方法，吸取其優(yōu)點，提出了適合股票指數(shù)序列預測的小波網(wǎng)絡。進而研究并利用小波神經網(wǎng)絡進行股票指數(shù)序列預測的基本理論和方法。 為了驗證理論和方法的正確性，最后我們利用MATLAB軟件實現(xiàn)了該小波網(wǎng)絡，并利用上海證券交易所的上證指數(shù)和雅戈爾股票2005年—2006年的指數(shù)數(shù)據(jù)驗證了這一結論。我們用前170個數(shù)據(jù)作為訓練樣本集來訓練網(wǎng)絡，并用訓練后的小波神經網(wǎng)絡預測了2006年開始的30個數(shù)據(jù)，取得令人滿意的預測結果，其預測精度優(yōu)于人工神經網(wǎng)絡。
【圖文】：

武漢理工大學碩士學位論文.3.43仿真實驗及結果分析上海證券交易所的上證指數(shù)和雅戈爾股票收盤價原始數(shù)據(jù)，如圖3一8和圖3一9。圖3一8上證指數(shù)和雅戈爾股票收盤價原始數(shù)據(jù)()a圖3一9上證指數(shù)和雅戈爾股票收盤價原始數(shù)據(jù)(b)用BP神經網(wǎng)絡對雅戈爾股票收盤價預測，如圖3一10和圖3一n

圖3一12BP神經網(wǎng)絡預測數(shù)據(jù)和實際數(shù)據(jù)的比較效果，BP神經網(wǎng)絡對雅戈爾股票收盤價預測，BP算法仿真的收斂趨勢曲線，如圖3一13圖3一13BP算法仿真的收斂趨勢曲線
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：F830.91;F224

【引證文獻】

相關期刊論文 前2條

1 王剛;許曉兵;;基于小波分析與神經網(wǎng)絡時間序列的股票預測方法[J];金融經濟;2013年12期

2 楊正祥;康玲;;丹江口水庫徑流預測方法與趨勢分析[J];水電能源科學;2011年02期

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1 楊正祥;基于智能算法的若干典型水文水資源問題研究[D];華中科技大學;2011年

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2 萬濤;股票價格的多重分形分析及其預測研究[D];安徽大學;2011年

3 邵航;模糊神經網(wǎng)絡在股票價格短期預測中的應用研究[D];暨南大學;2008年

4 周波;基于GA的ANN股價指數(shù)預測研究[D];武漢理工大學;2008年

5 李嘉裕;數(shù)據(jù)挖掘方法在滬深300指數(shù)收益率波動預測的應用研究[D];廈門大學;2008年

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7 劉靖濤;基于小波方法的金融時間序列分析[D];華中科技大學;2009年

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10 張翔宇;基于優(yōu)化BP神經網(wǎng)絡和粒計算的股指預測研究[D];南京大學;2012年

本文編號：2625849