【摘要】：根據(jù)證券市場的有效性理論,按照股票價格對不同信息的反應程度將市場分為三種類型,按照有效性從大到小分別為強式有效、半強式有效和弱式有效的市場,在有效性越高的市場股票的價格反映出市場當中的信息越全面、及時、準確,因此越是在高有效性的市場上,股票的價格就越是不容易利用已知的信息去預測。本文將借助神經(jīng)網(wǎng)絡的方法,以我國股票市場的商業(yè)百貨行業(yè)為研究樣本,利用在不同有效性的市場中信息對股價反應的程度不同來對股價進行預測,進而來探討我國股票市場的有效性問題。 本文的第一章首先介紹了論文的選題背景,在引言部分闡述了有效性研究的核心問題,即對于價格的預測,從價格的預測的方法是否準確出發(fā),為對下一章有效性問題的研究做鋪墊；接下來介紹了國內(nèi)外學者對關于市場有效性的研究方面所做的工作,重點介紹了學者運用神經(jīng)網(wǎng)絡的方法去預測股價的情況,并指出了他們其中的不足,最后提出本文的創(chuàng)新點所在。第二章首先系統(tǒng)的介紹了證券市場的有效性的概念、分類以及以往的學者們對我國證券市場有效性分類的一些研究成果,接下來重點介紹了研究市場有效性的幾種常見方法。第三章首先簡單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的概念,從中得出神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的特點以及其良好解決非線性問題的能力,接下來闡述了我國證券市場的復雜性以及非線性特征,最后得出神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)是處理與證券市場相關問題的有力工具。第四章開始進入了本文的實證研究部分,首先對基本分析和RBF網(wǎng)絡的相關知識進行說明,然后在數(shù)據(jù)的獲取及處理方面做出分析,并要首先對數(shù)據(jù)進行聚類分析后才能利用RBF網(wǎng)絡進行訓練,得出基本分析在我國股票市場是否有效,即我國股票市場是否存在半強式有效的特征。第五章首先介紹了技術分析的相關概念,同樣利用RBF網(wǎng)絡對所獲取的相關數(shù)據(jù)進行技術分析的有效性進行研究,最終得出我國股票已達到弱式有效的結論。第六章就是對研究結果做出相關分析,試圖結合股票市場的現(xiàn)實狀況去解釋我國股票市場表現(xiàn)出如此有效性程度的特征,最后根據(jù)研究結論,為能夠進一步提高我國股票市場的有效性提出相關建議,同時根據(jù)結論也對中小投資者的投資提出一些建議。
【圖文】：

第3章神經(jīng)網(wǎng)絡理論應用于證券市場的適用性3.1神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的概述及特征3.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)概述“人工神經(jīng)網(wǎng)絡”ArtificialNeuralNetworks，簡稱ANN.)是在對人腦組織結構和運行機智的認識理解基礎之上模擬其結構和智能行為的一種工程系統(tǒng)。3.1.1.1神經(jīng)元人工神經(jīng)網(wǎng)絡是對人腦組織的一種模擬，因此，我們就有必要首先看一下作為構成人體大腦組織的基本單位的神經(jīng)元的結構，生物神經(jīng)元模型如圖3一1所示。

隨機選取其中的3組數(shù)據(jù)用于預測和檢驗，剩下的82組數(shù)據(jù)來作為訓練的樣本。如圖所示，以下就是本文的訓練樣本的情況。圖4一4RBF網(wǎng)絡訓練效果圖4一SRBF網(wǎng)絡擬合效果如圖4一4所示，縱軸表示對神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的誤差精度，橫軸表示網(wǎng)絡中樣本的數(shù)量，所以從圖7中可以看出，對樣本訓練的結果達到了我們對訓練精度的要求，，訓練后的網(wǎng)絡誤差在0.00001以下。由圖4一5所示，橫軸代表訓練樣本的個數(shù)(或者我們可以認為是訓練樣本的編號)，縱軸代表訓練樣本的數(shù)值，其
【學位授予單位】：武漢理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F832.51;F224

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本文編號：2591061