發(fā)布時(shí)間：2020-06-18 00:55

【摘要】：一直以來,學(xué)者都沒有停止對(duì)于股票市場(chǎng)性質(zhì)的研究和市場(chǎng)走勢(shì)的預(yù)測(cè)。在這期間形成了諸多的理論和研究成果。股票指數(shù)作為一種及其重要的金融數(shù)據(jù),具有很強(qiáng)的不確定性和非線性,這也使得對(duì)股指的研究和預(yù)測(cè)難度很大。在目前的研究中,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法取得的效果比較出眾,成為對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行研究的主要方法之一,并在此基礎(chǔ)上延伸發(fā)展出不同的理論模型。通過對(duì)股票市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn),股市具有長(zhǎng)期的趨勢(shì)性和短期的不確定性兩種特性,將兩種特性相互分離進(jìn)行研究可以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。小波分析具有非常好的時(shí)頻局域化特性,被越來越多的運(yùn)用到經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域,再處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面取得良好的效果。同時(shí)股票市場(chǎng)在短期波動(dòng)中所表現(xiàn)出的均值回復(fù)特性也在本文的研究中被考慮進(jìn)來,并通過STAR模型進(jìn)行研究。 本文在此基礎(chǔ)上將各種研究方法的優(yōu)勢(shì)相融合,將股指的特性分解進(jìn)行描述和解釋,再通過小波重構(gòu)得到新的預(yù)測(cè)模型。研究的重點(diǎn)是基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與STAR模型的優(yōu)勢(shì)構(gòu)建新的預(yù)測(cè)模型,并應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)。主要工作如下: 首先對(duì)選題的背景和研究的意義進(jìn)行了解釋和說明。隨后闡述了目前對(duì)于股指時(shí)間序列研究和預(yù)測(cè)的主要方法以及存在的問題,并論述股指的均值回復(fù)特性、表現(xiàn)形式和檢驗(yàn)方法。對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)性的特點(diǎn)及其影響因素進(jìn)行了研究,得到了我國(guó)股市具有不對(duì)稱性波動(dòng)的特點(diǎn)。為進(jìn)一步提出股市預(yù)測(cè)模型打下基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上介紹了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和STAR(WNN-STAR)模型的原理,分別介紹了STAR模型和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論和應(yīng)用研究,詳細(xì)闡述了預(yù)測(cè)模型的理論基礎(chǔ)和建模依據(jù)。根據(jù)模型的基本理論建立基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和STAR的股指預(yù)測(cè)模型,通過使用小波分析將股指分解為低頻和高頻兩個(gè)部分,分別用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合低頻數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性,用STAR模型結(jié)束高頻數(shù)據(jù)的均值回復(fù)性,再通過小波重構(gòu)將結(jié)果合并,從而得到更加精確和科學(xué)的解釋和預(yù)測(cè)。最后通過選取我國(guó)上證指數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析和對(duì)比,得到了比較令人滿意的結(jié)果,進(jìn)一步證明本文模型的科學(xué)性和實(shí)用性。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

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3 黃U

本文編號(hào)：2718436