我國證券市場發(fā)展迅速。證券數(shù)據(jù)預(yù)測方法多種多樣。其中,基于定量分析的證券預(yù)測方法又分為線性和非線性預(yù)測方法。線性方法用于證券價格預(yù)測常帶有某種局限。當(dāng)今非線性方法越來越豐富,而且在證券市場中表現(xiàn)出其良好的預(yù)測優(yōu)勢。本文簡要的介紹了線性和非線性預(yù)測方法及其現(xiàn)狀,隨后詳細(xì)闡述了非線性預(yù)測方法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的研究及應(yīng)用情況,然后以線性時間序列建模,對長江電力股份收盤價進行了預(yù)測分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有強大的非線性處理能力。它在多領(lǐng)域得到了較深入的應(yīng)用。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的非線性映射能力,本文使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最頻繁的Bp算法（反向傳播算法）建立三層網(wǎng)絡(luò),對長江電力股份收盤價進行預(yù)測分析。最后,根據(jù)收盤價曲線,構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對長江電力股份收盤價進行預(yù)測分析。在構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程中,本文討論了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)初始化設(shè)置方法,并將自適應(yīng)步長算法應(yīng)用到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中。通過三種證券價格預(yù)測方法的比較分析,進行了總結(jié)。非線性方法在證券預(yù)測中常可達到比線性方法預(yù)測更高的預(yù)測精度;小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有自學(xué)習(xí)的特點,較傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度快,精度高等優(yōu)點,在非線性經(jīng)濟預(yù)... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Autoreg預(yù)測模型與實際值對照圖

平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平平方和和實實際值值9.53339.42229.50009.53339.400000AAAutoreg預(yù)測值值9.41119.60009.13339.68888.96660.399888利用該模型預(yù)測值與實際值的對照如圖2一2所示:圖2一2Autoreg預(yù)測模型與實際值對照圖預(yù)測結(jié)果與實際值的輸出誤差如圖2一3所示:圖2一3預(yù)測結(jié)果輸出誤差圖

平研口口實實際值值9.53339.42229.50009.53339.400000AAAutoreg預(yù)測值值9.43339.52229.62229.46669.12220.117777利用A租MA模型預(yù)測值與實際值的對照如圖2一4所示:圖2一4AR工MA預(yù)測模型預(yù)測值與實際值對照圖預(yù)測結(jié)果與實際值的輸出誤差如圖2一5所示:

【參考文獻】：
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本文編號：3527409