【摘要】：股票市場自誕生以來,就成為了金融市場高風(fēng)險高收益的代表,吸引了越來越多投資者的關(guān)注。但是,由于股票市場變化無常,因此對股票市場的研究,把握市場整體走勢就尤為重要。而股票指數(shù)作為反映股票整體走勢的指標,也是影響股價的重要因素,因此,對股指預(yù)測的研究有一定的研究價值。我們綜合兩大股票分析方法(技術(shù)分析法和基本面分析法),首先不考慮其他因素,單純基于市場表現(xiàn),根據(jù)股票指數(shù)歷史交易數(shù)據(jù)進行預(yù)測;然后基于經(jīng)濟指標和社會指標數(shù)據(jù)對股價指數(shù)進行建模預(yù)測,最終將兩者加權(quán),以求取得更加精準的預(yù)測結(jié)果。本文首先利用時間序列方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,根據(jù)股票指數(shù)2010年至2018年的歷史交易數(shù)據(jù)對其未來一個月每日收盤價進行預(yù)測,并選出預(yù)測效果較好的方法,然后選取了影響股票指數(shù)的因素中具有代表性的26個經(jīng)濟指標同股票指數(shù)的月度數(shù)據(jù)建模預(yù)測未來一個月的收盤價均值作為該月的股票指數(shù)的反映。最后將預(yù)測的未來一個月每日收盤價和未來一個月的收盤價均值采用平均絕對百分比誤差倒數(shù)法加權(quán)取得最優(yōu)預(yù)測結(jié)果。本文將線性模型與非線性模型相結(jié)合,建立了完整的組合模型進行股指預(yù)測,并對其進行了實證研究,證明了基于組合模型的股指預(yù)測是有意義的。
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51

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