本文關(guān)鍵詞：基于改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對股市混沌效應(yīng)預(yù)測　出處：《中國海洋大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：伴隨著經(jīng)濟全球化以及金融自由化的快速發(fā)展進程,作為資本市場的核心板塊之一股票市場的運行發(fā)揮著越來越重要的作用。在股票市場的循序漸進的運行中,不可避免的經(jīng)歷著“產(chǎn)生泡沫——發(fā)展平穩(wěn)——迅速擴大——最后破裂”的階段,影響著宏觀經(jīng)濟的運行發(fā)展。因為股票市場動蕩現(xiàn)象的難以量化和產(chǎn)生因素多樣化等相關(guān)的特點,促使股票市場有效模型的建立難以取得有效、滿意的結(jié)果。 混沌理論是20世紀(jì)下半葉以來一門新興的學(xué)科,是非線性系統(tǒng)的特殊運動形式。混沌是指在確定性的非線性系統(tǒng)中,在沒有任何外部的隨機因素的影響下,仍然都有可能出現(xiàn)的內(nèi)在隨機性的行為�；谖覈善笔袌龅膹�(fù)雜性、開放性以及系統(tǒng)性,傳統(tǒng)的股市分析模型往往忽略了各個要素之間的內(nèi)在聯(lián)系,本文引入混沌理論對其進行研究分析,深入股票市場的內(nèi)部,在復(fù)雜的過程中尋找背后的內(nèi)在規(guī)律,提高資源的使用配置效率。 首先,分析概述了混沌現(xiàn)象特征與股票市場之間的內(nèi)在聯(lián)系,從混沌現(xiàn)象入手,介紹了混沌現(xiàn)象的起源發(fā)展,結(jié)合混沌效應(yīng)的特征,從三個方面簡要的分析了股票市場混沌效應(yīng)的特征。梳理了相間重構(gòu)的基本原理,為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建奠定了理論基礎(chǔ),從定性和定量的角度描述了混沌效應(yīng)的識別檢驗方法,介紹了三種時間序列的混沌效應(yīng)預(yù)測判定方法。 其次,在介紹了股票市場系統(tǒng)未來混沌效應(yīng)預(yù)測的基本思路基礎(chǔ)上,分析評價了傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法,雖然其具有在變密度簇中的聚類效果特別明顯以及計算量小、訓(xùn)練時間短的優(yōu)點,但是對于時間序列預(yù)測的整體擬合效果并不是十分的理想,也存在著一定的缺陷。為提高股票市場混沌效應(yīng)預(yù)測效果的精確度,闡述了傳統(tǒng)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法進行改進的必要性和改進原理。 再次,以股市混沌預(yù)測模型的依據(jù)原則為基礎(chǔ)構(gòu)建改進的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,基于相空間重構(gòu)技術(shù)的基本原理,采用C-C方法同時確定時間延遲和嵌入維數(shù)兩個參數(shù),對股票市場時間序列進行相空間的重構(gòu)。根據(jù)對混沌特征量識別的相關(guān)維數(shù)法和李雅普諾夫指數(shù)法,來判定對股價時間序列識別混沌效應(yīng)是否存在,如果股價時間序列存在混沌效應(yīng),就可以對其進行預(yù)測,運用改進后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法進行訓(xùn)練與測試,為進一步的預(yù)測奠定基礎(chǔ)。 最后,以我國股票市場2012年下半年及2013年全年的每日上證綜合指數(shù)的收盤價為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),對之進行歸一化處理,應(yīng)用的基于改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建股市混沌預(yù)測模型進行實證研究分析。借用C-C方法確定本文所采取的時間序列進行相空間重構(gòu)所需要的重要參數(shù)——時間延遲和嵌入維數(shù),在重構(gòu)的相空間中,就所采用的數(shù)據(jù)進行混沌效應(yīng)特征量的實際測度,判定股市存在混沌現(xiàn)象�；诟倪M的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)寬度的算法,對重構(gòu)的相空間進行訓(xùn)練與測試的實證分析,從而得出改進該模型的預(yù)測適用性比較理想,進而將原有的部分相點以及預(yù)測出來的相點合在一起,對我國股票市場未來的短期混沌效應(yīng)進行預(yù)測分析,根據(jù)混沌特征量的判定,最終得出我國股票市場未來短期內(nèi)存在混沌效應(yīng)的結(jié)論。
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【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP183;F832.51;F224

【參考文獻】

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本文編號：1351811