【摘要】： 證券市場是個復雜且難以預測的系統(tǒng),影響股價變動的因素非常多,是個典型非結構性及非線性的系統(tǒng)�，F(xiàn)在大多數(shù)股市分析人員采用基本分析法或技術分析法預測股市的走勢。隨著時代的發(fā)展,數(shù)學越來越多地被運用到金融當中,目前,在股票市場的預測中被廣泛使用的數(shù)量分析預測方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡、灰色系統(tǒng)、時間序列模型以及組合模型預測等等,但這些預測方法都不適應事物的無后效性。因此,本文旨在通過馬爾可夫鏈的相關方法,對我國股票市場進行實證研究,探討我國股票市場的股票價格漲跌趨勢,尋找我國股市行情變化的規(guī)律,為投資者提供相關的參考模型。 本文從數(shù)學和統(tǒng)計學的角度對股票價格指數(shù)的預測分析作些探索性研究,利用馬爾可夫鏈無后效性、不需要從復雜的預測因子中尋找各因素之間的相互規(guī)律、只需要考慮事件本身的歷史狀況、通過計算狀態(tài)轉移概率來預測內部狀態(tài)的變化等特點,構建由K-means聚類方法得到四個狀態(tài)的模型,對上證股票價格指數(shù)的未來趨勢進行預測,最終得到了較為滿意的結論。 本文首次將數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析和馬爾科夫預測模型結合起來應用到股價預測當中。針對股票的波動性聚類現(xiàn)象,運用數(shù)據(jù)挖掘的K-means聚類方法對樣本進行聚類,得到股價序列的四類特征曲線,并將其作為馬爾可夫預測所需的狀態(tài)劃分,同以往的文獻簡單的將股價劃分成幾個區(qū)間從而得到狀態(tài)劃分的方法有所不同,這是本文的一個創(chuàng)新點。
【圖文】：

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文到了學者和股票投資者的歡迎。馬爾可夫模型的關鍵在于狀態(tài)的劃分，本文打破以往學者的區(qū)間劃分和模糊狀態(tài)的劃分，利用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類技術可用于解決高維數(shù)據(jù)的分類問題、具有分類速度快、精度高、生成的模式簡單、過程透明等特點根據(jù)投資者的不同的投資需要適當調整樣本對股價狀態(tài)進行聚類。本文的組織結構圖如圖 1.1 所示：

1E 4 11 27 62E 7 2 6 273E 14 21 52 144E 23 8 16 61.1 顯然可得各狀態(tài)之間的轉移次數(shù)矩陣，，如下( ) =×23816611421521472627411276mmijn態(tài)之間的轉移次數(shù)矩陣易得到一次轉移概率矩陣0.0833 0.2292 0.5625 0.12500.1667 0.0476 0.1429 0.64290.1386 0.2079 0.5149 0.13860.2130 0.0741 0.1481 0.5648P =
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：F224;F830.91

【參考文獻】

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本文編號：2667704