我國股市成立已有十幾年，逐漸成長為我國最重要的資本市場之一。各方對股票市場的關(guān)注使得對股市未來行情的預(yù)測成為一個(gè)多年的熱門研究課題。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，投資預(yù)測的研究方法仍以較為傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)理論為主，本文首先簡單介紹了時(shí)間序列理論的發(fā)展情況，并用一個(gè)簡單的時(shí)間序列模型對上證指數(shù)做了一個(gè)簡單預(yù)測。而后對新興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展與預(yù)測應(yīng)用作了初步探討與研究，并將其預(yù)測應(yīng)用效果與時(shí)間序列模型預(yù)測方法進(jìn)行了對比，從而對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在投資預(yù)測上的優(yōu)缺點(diǎn)得出了一些有價(jià)值的結(jié)論： 1．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)較精確的預(yù)測。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以模擬技術(shù)分析和基本分析，也可以將技術(shù)分析與基本分析相結(jié)合，進(jìn)行綜合分析。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測結(jié)果基本上與較傳統(tǒng)的時(shí)間序列理論得到的預(yù)測結(jié)果精度相似。 2．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在建立過程中，自動化程度相對較高，許多內(nèi)部過程可以自動完成。因此，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以集成在軟件中提供給一般投資者用于預(yù)測。 3．人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動性在另外一個(gè)角度也會成它的一個(gè)弱點(diǎn)。由于它的自動化，使得其內(nèi)部過程成為一個(gè)暗箱，不利于我們分析它的內(nèi)部影響關(guān)系及過程。這也就使我們不易分析它... 

【文章來源】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
引言
一、 利用時(shí)間序列模型進(jìn)行股市趨勢預(yù)測
    (一) 時(shí)間序列理論簡介
        1 單變量模型
        2 多變量模型
    (二) 時(shí)間序列模型的建立與預(yù)測效果
        1 時(shí)間序列模型的建立
        2 預(yù)測效果分析
二、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
    (一) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理
    (二) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
    (三) 人工神經(jīng)元模型
    (四) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
        1 學(xué)習(xí)方式
        2 學(xué)習(xí)規(guī)則
    (五) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分類及幾種典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
        1 前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
三、 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市趨勢擬合預(yù)測
    (一) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇
    (二) 數(shù)據(jù)的選擇和預(yù)處理
    (三) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立
    (四) 結(jié)論與問題分析
四、 時(shí)間序列方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對比與結(jié)論
參考文獻(xiàn)
后記


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]對單方程經(jīng)濟(jì)計(jì)量特殊模型及其估計(jì)方法的研究[J]. 白雪梅.  東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào). 2001(05)



本文編號：3457006