發(fā)布時(shí)間：2021-02-04 12:09

　　股票市場作為一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)高收益的投資領(lǐng)域,其運(yùn)作是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng),容易受到多方面的影響。在這個(gè)領(lǐng)域,投資者為了追求投資收益的最大化和投資風(fēng)險(xiǎn)的最小化,不斷地探索其內(nèi)在規(guī)律,尋找其有效的分析方法和工具。因此,股票預(yù)測方法的研究具有極其重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。股票市場具有很強(qiáng)的隨機(jī)性和非線性,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非線性的動(dòng)態(tài)系統(tǒng),可在任意精度內(nèi)實(shí)現(xiàn)變量間的非線性關(guān)系的映射,具有良好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力和良好的泛化能力,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這種特性能夠滿足股市預(yù)測要求。自回歸模型預(yù)測是一種精確度比較高的短期線性預(yù)測方法。它適用于各種類型的時(shí)間序列。在建模的過程中可以用一系列的統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷倪m用性,以不斷調(diào)整模型的階數(shù),直至達(dá)到滿意的結(jié)果。它只考慮時(shí)間序列本身的特性來進(jìn)行預(yù)測,股市本身受到許多不可預(yù)測政治、經(jīng)濟(jì)等其它復(fù)雜因素的影響在AR模型能以隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)來表示。本文首先選取三類不同股票指標(biāo)組合,并對各指標(biāo)的功能及特點(diǎn)進(jìn)行深入的分析和討論。其次,建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及自回歸網(wǎng)絡(luò)模型,深入分析兩個(gè)模型的原理,結(jié)構(gòu)和算法,并利用MATLAB軟件進(jìn)行編程。然后,通過選取真實(shí)股票數(shù)據(jù),并利用建立起來的B... 

【文章來源】：中北大學(xué)山西省

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

具有一個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

圖 5.1 股市預(yù)測模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)的期望預(yù)測值為 （ ＝1，…， ），對應(yīng)的網(wǎng)），預(yù)測誤差e 為 e= ＝（ （SSE）作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)的性能評價(jià)指標(biāo)之一kx k(N)N ,,...,12eeeΔ x x,x1122()21∑Δ kkkx x 為期望輸出， 為網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出。用訓(xùn)練樣本，kxΔkx 一定的誤差標(biāo)準(zhǔn)。否則，可重新改變網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]股市預(yù)測的自回歸方法[J]. 李志林,王志剛.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2007(05)
[2]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)濟(jì)預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 劉曉霞,田大鋼.  統(tǒng)計(jì)與預(yù)測. 2004(02)
[3]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在SARS疫情分析與預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 白艷萍,靳禎.  數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí). 2004(05)
[4]用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉股市黑馬初探[J]. 張玉林,吳微.  運(yùn)籌與管理. 2004(02)
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票交易數(shù)據(jù)的預(yù)測研究[J]. 師智斌,陳立潮,靳雁霞.  華北工學(xué)院學(xué)報(bào). 2003(06)
[6]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市建模與決策[J]. 禹建麗,孫增圻,Valeri.Kroumov,成久洋之,劉治軍.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2003(05)
[7]基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 侯木舟,韓旭里.  系統(tǒng)工程. 2003(02)
[8]人工神經(jīng)元BP網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測方面的應(yīng)用[J]. 吳成東,王長濤.  控制工程. 2002(03)
[9]用于股市預(yù)測的BP算法的一些改進(jìn)[J]. 吳微,陳維強(qiáng).  大連理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(05)
[10]BP網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的性能對比研究[J]. 高雪鵬,叢爽.  控制與決策. 2001(02)

博士論文
[1]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在組合優(yōu)化與信息處理中的應(yīng)用[D]. 白艷萍.中北大學(xué) 2005

碩士論文
[1]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測中的應(yīng)用[D]. 楊曉艷.中北大學(xué) 2008
[2]基于遺傳BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測[D]. 趙振勇.貴州大學(xué) 2007
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測[D]. 湯建明.華中科技大學(xué) 2006
[4]股市預(yù)測方法研究[D]. 朱瑜.西北工業(yè)大學(xué) 2006
[5]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在股市預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 劉莉華.電子科技大學(xué) 2005



本文編號(hào)：3018283