發(fā)布時間：2020-11-20 11:48

　　 近年來,分形等非線性理論應(yīng)用于金融資本市場的分析已成為金融研究的一個熱點(diǎn)。由于股票市場是一個高度復(fù)雜的非線形系統(tǒng),因此對股票市場價格變化的復(fù)雜特征的精確描繪顯得日益重要。同時,股票價格的預(yù)測也越來越引起人們的關(guān)注,如灰色預(yù)測等傳統(tǒng)預(yù)測技術(shù)被應(yīng)用于股票價格的預(yù)測,但是在當(dāng)今金融市場的動蕩時期,如何選取合適的預(yù)測模型去預(yù)測股市價格的走勢,已成為當(dāng)務(wù)之急。 本文將小波變換理論分別與分形理論和預(yù)測方法相結(jié)合,并有效地應(yīng)用到股票市場中。主要完成以下工作： 1.詳細(xì)介紹了R／S分析法和多重分形這兩種分形方法,并將這兩種方法應(yīng)用于六家IT公司,探討了這六家公司股票價格的變動趨勢,并且進(jìn)行了比較。而且本文還分階段地研究了股票價格的多重分形特征,不僅考慮普通時期的股票價格,還針對于當(dāng)今的金融風(fēng)暴下的股票價格進(jìn)行了實證研究。 2.詳細(xì)介紹了線性回歸方法和支持向量機(jī)方法,并在此基礎(chǔ)上建立了基于小波變換的一元線性回歸模型和基于小波變換的支持向量機(jī)模型。這兩種模型都消除了原始數(shù)據(jù)中的噪聲干擾,其預(yù)測精度都比單一的預(yù)測方法得到了極大地改善。 3.詳細(xì)闡述了基于IOWA算子的組合預(yù)測方法,并在第三章和第四章的基礎(chǔ)上,將基于小波變換的一元線性回歸模型和基于小波變換的支持向量機(jī)模型組合起來建立一個組合預(yù)測模型。該模型的預(yù)測精度比單一的各預(yù)測模型都要高,模型的有效性得到了驗證。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2010
【中圖分類】：F224;F830.91
【部分圖文】：

△△ aaa1.0116660.7348880.570555魷魷 魷一 0.221333一 0.338444一 0.187555(l)根據(jù)圖2一l(a)一(c)與圖2一2(e)一(g)，對于同一支股票，不同時間標(biāo)度的奇異譜曲線具有相似的形狀，都呈右鉤狀，說明多重分形的形狀不隨標(biāo)度的改變而改變。(2)根據(jù)表2一2，對于同一支股票，奇異譜寬度(△a)隨著標(biāo)度的增大而縮短，這說明隨著標(biāo)度的增大，多重分形的強(qiáng)弱程度在減小。對于IBM股票的收盤價，相應(yīng)的分形維數(shù)離差(魷)絕對值隨著時間標(biāo)度的增大而減小，即右鉤狀越趨不明顯。而對于方正股票的收盤價

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2891371