【摘要】：隨著生活水平的不斷提高和國內(nèi)金融市場的不斷發(fā)展,人們投資的方式也逐漸趨向多元化。近幾年越來越多的投資者開始涉足證券市場尤其是股票市場,因而對于股票指數(shù)的預測成為當下熱議的話題之一。但是,由于股票歷史數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復雜、高度模糊、非線性等特點,因而給基于歷史數(shù)據(jù)的股指預測方法帶來了巨大的困難。復雜多變的金融市場提高了投資者對于分析市場能力的要求,不僅要將傳統(tǒng)金融理論擴展后應用于市場,還應與前沿的科學技術(shù)相結(jié)合。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)己被應用到股票價格預測當中。本文的研究中,首先介紹了行為金融學的投資者情緒這種反映投資者在證券市場交易中的非理性因素,并構(gòu)建了能夠在一定程度上衡量投資者情緒的情緒指數(shù)。構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù)時,本文選擇了A股市場換手率(TURN)、A股成交量(VOL)、消費者信心指數(shù)(CCI)、A股股票市場活躍賬戶數(shù)(ASA)和百度指數(shù)(BDI)五個變量,作為投資者情緒的代理指標,并參照Baker和Wurgle構(gòu)建BW情緒指數(shù)的方法--主成分分析方法,構(gòu)建了投資者情緒綜合指數(shù)SENT。然后,本文引入了NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,創(chuàng)造性地將投資者情緒加入至神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,作為神經(jīng)網(wǎng)絡的一個輸入,從而構(gòu)建了基于投資者情緒的NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,為了比較此神經(jīng)網(wǎng)絡的預測效果,本文選取了預測表現(xiàn)很好的極限學習機模型和傳統(tǒng)的線性ARIMA模型用以對比分析,從而得出相關(guān)結(jié)論。將投資者情緒這種非理性因素和神經(jīng)網(wǎng)絡這種具有較強適應性學習能力的模型相結(jié)合,運用于對證券市場價格的預測中,實證結(jié)果表明,基于投資者情緒的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡對證券價格的預測準確性優(yōu)于引入了投資者情緒綜合指數(shù)的ELM極限學習機預測模型和傳統(tǒng)的線性ARIMA模型。本研究結(jié)果和相應的計算程序可以為投資者構(gòu)建良好投資者策略提供合理的理論支撐、投資依據(jù),為指數(shù)型基金投資者在跟蹤指數(shù)的投資策略上提供參考依據(jù),以達到獲取超過市場的平均收益的目的。
【圖文】：

圖 2.11 NARX 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)圖圖 2.11 中的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖，是一個有m個外部輸入ix ，n 個輸出反饋輸入變量 y (t j)、k 個隱含層神經(jīng)元的 NARX 神經(jīng)網(wǎng)絡。其中，

圖 2.11 NARX 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)圖圖 2.11 中的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖，，是一個有m個外部輸入ix ，n 個輸出反饋輸入變量 y (t j)、k 個隱含層神經(jīng)元的 NARX 神經(jīng)網(wǎng)絡。其中，
【學位授予單位】：上海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51

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本文編號：2665639