發(fā)布時(shí)間：2020-03-20 01:55

【摘要】：根據(jù)證券市場(chǎng)的有效性理論,按照股票價(jià)格對(duì)不同信息的反應(yīng)程度將市場(chǎng)分為三種類型,按照有效性從大到小分別為強(qiáng)式有效、半強(qiáng)式有效和弱式有效的市場(chǎng),在有效性越高的市場(chǎng)股票的價(jià)格反映出市場(chǎng)當(dāng)中的信息越全面、及時(shí)、準(zhǔn)確,因此越是在高有效性的市場(chǎng)上,股票的價(jià)格就越是不容易利用已知的信息去預(yù)測(cè)。本文將借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,以我國(guó)股票市場(chǎng)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(chǎng)中信息對(duì)股價(jià)反應(yīng)的程度不同來(lái)對(duì)股價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè),進(jìn)而來(lái)探討我國(guó)股票市場(chǎng)的有效性問(wèn)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(wèn)題,即對(duì)于價(jià)格的預(yù)測(cè),從價(jià)格的預(yù)測(cè)的方法是否準(zhǔn)確出發(fā),為對(duì)下一章有效性問(wèn)題的研究做鋪墊；接下來(lái)介紹了國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)關(guān)于市場(chǎng)有效性的研究方面所做的工作,重點(diǎn)介紹了學(xué)者運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法去預(yù)測(cè)股價(jià)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(diǎn)所在。第二章首先系統(tǒng)的介紹了證券市場(chǎng)的有效性的概念、分類以及以往的學(xué)者們對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)有效性分類的一些研究成果,接下來(lái)重點(diǎn)介紹了研究市場(chǎng)有效性的幾種常見(jiàn)方法。第三章首先簡(jiǎn)單介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的概念,從中得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特點(diǎn)以及其良好解決非線性問(wèn)題的能力,接下來(lái)闡述了我國(guó)證券市場(chǎng)的復(fù)雜性以及非線性特征,最后得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是處理與證券市場(chǎng)相關(guān)問(wèn)題的有力工具。第四章開始進(jìn)入了本文的實(shí)證研究部分,首先對(duì)基本分析和RBF網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)進(jìn)行說(shuō)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析后才能利用RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,得出基本分析在我國(guó)股票市場(chǎng)是否有效,即我國(guó)股票市場(chǎng)是否存在半強(qiáng)式有效的特征。第五章首先介紹了技術(shù)分析的相關(guān)概念,同樣利用RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)所獲取的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行技術(shù)分析的有效性進(jìn)行研究,最終得出我國(guó)股票已達(dá)到弱式有效的結(jié)論。第六章就是對(duì)研究結(jié)果做出相關(guān)分析,試圖結(jié)合股票市場(chǎng)的現(xiàn)實(shí)狀況去解釋我國(guó)股票市場(chǎng)表現(xiàn)出如此有效性程度的特征,最后根據(jù)研究結(jié)論,為能夠進(jìn)一步提高我國(guó)股票市場(chǎng)的有效性提出相關(guān)建議,同時(shí)根據(jù)結(jié)論也對(duì)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(luò)理論應(yīng)用于證券市場(chǎng)的適用性3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的概述及特征3.1.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)概述“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)稱ANN.)是在對(duì)人腦組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)智的認(rèn)識(shí)理解基礎(chǔ)之上模擬其結(jié)構(gòu)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(luò)是對(duì)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(gòu)成人體大腦組織的基本單位的神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)，生物神經(jīng)元模型如圖3一1所示。

隨機(jī)選取其中的3組數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)和檢驗(yàn)，剩下的82組數(shù)據(jù)來(lái)作為訓(xùn)練的樣本。如圖所示，以下就是本文的訓(xùn)練樣本的情況。圖4一4RBF網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果圖4一SRBF網(wǎng)絡(luò)擬合效果如圖4一4所示，縱軸表示對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的誤差精度，橫軸表示網(wǎng)絡(luò)中樣本的數(shù)量，所以從圖7中可以看出，對(duì)樣本訓(xùn)練的結(jié)果達(dá)到了我們對(duì)訓(xùn)練精度的要求，，訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)誤差在0.00001以下。由圖4一5所示，橫軸代表訓(xùn)練樣本的個(gè)數(shù)(或者我們可以認(rèn)為是訓(xùn)練樣本的編號(hào))，縱軸代表訓(xùn)練樣本的數(shù)值，其
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F832.51;F224

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本文編號(hào)：2591061