本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型經(jīng)濟(jì)擾動(dòng)分析的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2014年

基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)價(jià)格預(yù)測分析

梅南  

【摘要】：金融資產(chǎn)價(jià)格的時(shí)間序列預(yù)測在經(jīng)濟(jì)學(xué)中是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。傳統(tǒng)的計(jì)量方法一直在預(yù)測研究和實(shí)踐領(lǐng)域中占據(jù)著重要地位。雖然隨機(jī)漫步理論聲稱，價(jià)格的變化是連續(xù)和獨(dú)立的，但部分學(xué)者已經(jīng)觀察到，市場部分表現(xiàn)并不是有效的，市場價(jià)格的變動(dòng)并不是隨機(jī)的而是部分可預(yù)測的。價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列是非線性的、非平穩(wěn)和混沌的，其中價(jià)格指數(shù)的結(jié)構(gòu)性變化受多種因素的影響。而采用經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，來預(yù)測價(jià)格指數(shù)的變化，由于需要許多限制性條件和不切實(shí)際的假設(shè)，逐漸變得不可能。因此，在應(yīng)用數(shù)學(xué)和智能方法最近取得的新成就基礎(chǔ)上，人們?cè)噲D使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決這些問題。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由于結(jié)構(gòu)相對(duì)簡單，，而且算法相對(duì)成熟，使其在時(shí)間序列預(yù)測，特別是在股票價(jià)格預(yù)測的應(yīng)用中非常流行。然而，由于其本身是一種靜態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而股票市場存在的自相似性，且價(jià)格的變化常常表現(xiàn)出一定的長期記憶性，使得股票價(jià)格呈現(xiàn)一定的動(dòng)態(tài)特征。通過使用動(dòng)態(tài)的反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)時(shí)間序列的長期記憶性進(jìn)行刻畫，能夠更好地預(yù)測股票價(jià)格的變動(dòng)。 因此，本文對(duì)滬深300指數(shù)每日收盤價(jià)的時(shí)間序列，進(jìn)行了正態(tài)分布檢驗(yàn)和相關(guān)性檢驗(yàn)，并引入BDS獨(dú)立同分布檢驗(yàn)，同時(shí)運(yùn)用重標(biāo)極差法計(jì)算了序列的Hurst值，以發(fā)現(xiàn)它的動(dòng)態(tài)特征，并通過建立動(dòng)態(tài)反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的兩層——Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行預(yù)測，并使用相對(duì)預(yù)測誤差來對(duì)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.51;TP183
【目錄】：

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4 徐芳;多穩(wěn)定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)分析[D];電子科技大學(xué);2011年

5 楊文宇;利用狀態(tài)函數(shù)導(dǎo)數(shù)的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新算法[D];大連理工大學(xué);2013年

6 張海仙;回復(fù)式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連續(xù)吸引子[D];電子科技大學(xué);2010年

7 尹麗子;基于動(dòng)態(tài)模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性研究[D];山東師范大學(xué);2011年

8 董巖;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)載三軸穩(wěn)定平臺(tái)控制系統(tǒng)算法應(yīng)用研究[D];中國科學(xué)院研究生院（長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所）;2011年

9 Atlas Khan;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與用于優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[D];大連理工大學(xué);2013年

10 董滔;時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)力學(xué)行為分析[D];重慶大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊立儒;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷的研究與實(shí)現(xiàn)[D];解放軍信息工程大學(xué);2010年

2 劉蘭蘭;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的H型鋼粗軋工藝參數(shù)優(yōu)化研究[D];山東大學(xué);2011年

3 田鵬明;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的振動(dòng)主動(dòng)控制研究[D];太原理工大學(xué);2012年

4 姜宇;發(fā)動(dòng)機(jī)裂解設(shè)備故障診斷技術(shù)的研究[D];吉林大學(xué);2012年

5 邢遠(yuǎn)凱;基于決策樹和遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2010年

6 高寶建;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的月降水預(yù)報(bào)模型在洪澤湖的應(yīng)用研究[D];南京信息工程大學(xué);2012年

7 陳少華;基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的研究[D];山東科技大學(xué);2010年

8 來建波;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路段行程時(shí)間預(yù)測研究[D];云南大學(xué);2011年

9 閆超;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦深埋硐室軟巖流變參數(shù)反演分析[D];安徽理工大學(xué);2011年

10 段成均;時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析[D];重慶交通大學(xué);2011年

  本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型經(jīng)濟(jì)擾動(dòng)分析的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：226553