發(fā)布時間：2018-05-26 23:24

  本文選題：股價預(yù)測 + 小波包去噪��； 參考：《蘭州大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：本文的目的是檢驗(yàn)基于小波包去噪的結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARMA模型和指數(shù)平滑模型的組合模型對股價預(yù)測的有效性.選取的數(shù)據(jù)是中國建設(shè)銀行2011年至2013年三年的股票的日收盤價.首先對建設(shè)銀行的原始數(shù)據(jù)建立了三個單個的模型,分別為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARMA模型和指數(shù)平滑模型,再利用粒子群算法優(yōu)化組合模型的權(quán)重,從而建立組合模型,并用三個單個模型和組合模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,發(fā)現(xiàn)組合模型的預(yù)測效果優(yōu)于單個模型的預(yù)測效果.然后對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行小波包去噪,對去噪后的數(shù)據(jù)分別建立以上三個單個模型和組合模型,并進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果顯示,基于小波包去噪的組合模型的預(yù)測效果更加優(yōu)于未去噪的組合模型,從而說明了本文建立的基于小波包去噪的組合模型在股價預(yù)測方面的有效性.
[Abstract]:The purpose of this paper is to test the validity of the combined model based on wavelet packet denoising and combining BP neural network model with ARMA model and exponential smoothing model for stock price prediction. The data selected is the daily closing price of China Construction Bank's shares for the three years from 2011 to 2013. First, three single models are established for the original data of China Construction Bank, namely BP neural network model and exponential smoothing model, then the weight of the combination model is optimized by particle swarm optimization algorithm, and then the combination model is established. It is found that the prediction effect of the combined model is better than that of the single model. Then the original data is de-noised by wavelet packet, and the above three single models and combined models are established respectively, and the results show that, The prediction effect of the combination model based on wavelet packet denoising is better than that of the undenoised combination model, which shows that the combination model based on wavelet packet denoising is effective in stock price prediction.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：F830.91;O174.2

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本文編號：1939384