近年來(lái),分形等非線性理論應(yīng)用于金融資本市場(chǎng)的分析已成為金融研究的一個(gè)熱點(diǎn)。由于股票市場(chǎng)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線形系統(tǒng),因此對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)格變化的復(fù)雜特征的精確描繪顯得日益重要。同時(shí),股票價(jià)格的預(yù)測(cè)也越來(lái)越引起人們的關(guān)注,如灰色預(yù)測(cè)等傳統(tǒng)預(yù)測(cè)技術(shù)被應(yīng)用于股票價(jià)格的預(yù)測(cè),但是在當(dāng)今金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩時(shí)期,如何選取合適的預(yù)測(cè)模型去預(yù)測(cè)股市價(jià)格的走勢(shì),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(cè)方法相結(jié)合,并有效地應(yīng)用到股票市場(chǎng)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(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì),并且進(jìn)行了比較。而且本文還分階段地研究了股票價(jià)格的多重分形特征,不僅考慮普通時(shí)期的股票價(jià)格,還針對(duì)于當(dāng)今的金融風(fēng)暴下的股票價(jià)格進(jìn)行了實(shí)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(cè)精度都比單一的預(yù)測(cè)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(cè)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(lái)建立一個(gè)組合預(yù)測(cè)模型。該模型的預(yù)測(cè)精度比單一的各預(yù)測(cè)模型都要高,模型的有效性得到了驗(yàn)證。
【學(xué)位單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)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(duì)于同一支股票，不同時(shí)間標(biāo)度的奇異譜曲線具有相似的形狀，都呈右鉤狀，說(shuō)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(duì)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(shuō)明隨著標(biāo)度的增大，多重分形的強(qiáng)弱程度在減小。對(duì)于IBM股票的收盤(pán)價(jià)，相應(yīng)的分形維數(shù)離差(魷)絕對(duì)值隨著時(shí)間標(biāo)度的增大而減小，即右鉤狀越趨不明顯。而對(duì)于方正股票的收盤(pán)價(jià)

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【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2891371