本文關(guān)鍵詞：基于GARCH-SVM模型的股票價(jià)格波動(dòng)分析

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【摘要】：作為一個(gè)復(fù)雜多變的混沌系統(tǒng),如何對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)一直是人們關(guān)注的問題。利用股票基本信息、時(shí)間序列模型結(jié)果、投資者關(guān)注度和投資者情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)三步SVM預(yù)測(cè),提出一種能預(yù)測(cè)股票價(jià)格波動(dòng)的SVM算法。研究結(jié)果表明,與僅用基本面信息的SVM預(yù)測(cè)相比,加入GARCH模型和時(shí)間序列分析可以提高支持向量機(jī)的預(yù)測(cè),精度改善預(yù)測(cè)模型。同時(shí),通過添加相關(guān)指標(biāo)——投資者情緒與投資者關(guān)注度,可以使SVM預(yù)測(cè)進(jìn)一步提高。此外,與牛市和熊市相比,震蕩市中投資者情緒和投資者關(guān)注度指標(biāo)對(duì)SVM預(yù)測(cè)精度的影響更大。
【作者單位】： 中國(guó)政法大學(xué)商學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 股價(jià)波動(dòng)分析 GARCH SVM 投資者情緒 投資者關(guān)注度
【分類號(hào)】：F830.9;F224
【正文快照】： 股票市場(chǎng)是一個(gè)多變的非線性混沌系統(tǒng)。預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)分析一直是不同學(xué)者的研究熱點(diǎn),近幾年的預(yù)測(cè)算法的興起也從側(cè)面反映了這個(gè)趨勢(shì)。但是,這些研究方法的理論基礎(chǔ)無(wú)外乎是經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)理論———大數(shù)定律和中心極限定理,而這就存在所需樣本數(shù)趨于無(wú)窮大,有限樣本和現(xiàn)

【相似文獻(xiàn)】

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