金融股票市場是一個(gè)極其復(fù)雜的演化系統(tǒng),準(zhǔn)確揭示其內(nèi)在規(guī)律往往十分困難,但股價(jià)波動不僅預(yù)示著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情勢,而且牽動著投資者的切身利益。早些年業(yè)界主要嘗試用單一的模型來把握股價(jià)波動,比較常用的有ARIMA、GARCH、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,這些方法可以在一定程度上刻畫出股價(jià)的起伏規(guī)律,但預(yù)測精度和模型性能還有待提高,因此漸漸有學(xué)者把關(guān)注焦點(diǎn)投向組合方法,以期探索出效果更好的預(yù)測模型。本文也嘗試在組合預(yù)測方向上做出努力。文章首先對證券市場的可預(yù)測性進(jìn)行了闡述,根據(jù)有效市場假說,市場只有在非效率條件下運(yùn)用數(shù)量模型預(yù)測分析才具有價(jià)值,基于此,一些研究工作對我國股市有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,得出市場未達(dá)弱式有效的一致結(jié)論。其次介紹了股票價(jià)格預(yù)測中存在的難題,不確定性、高噪聲干擾、信息雜糅等問題是股價(jià)不易精準(zhǔn)預(yù)測的根源,本文就成份雜糅這一難點(diǎn),引入小波分析、ARIMA模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合解決。小波分析能夠?qū)⒐蓛r(jià)數(shù)據(jù)投影至各個(gè)尺度空間,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)各頻率成份信號的有效分離,而ARIMA模型是時(shí)序分析中的經(jīng)典選擇,在線性趨勢預(yù)測時(shí)具有不可比擬的優(yōu)勢,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和非線性擬合能力,應(yīng)用領(lǐng)域也十分廣泛... 

【文章來源】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

Mallat算法分解過程圖

Mallat重構(gòu)過程圖

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)股票價(jià)格預(yù)測[J]. 郝繼升,任浩然,井文紅.  河南科學(xué). 2017(02)
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碩士論文
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本文編號：3287065