【摘要】：股票價值估計(jì)研究是進(jìn)行股票投資的一個重要過程,研究方法的形成標(biāo)志著股票價值估計(jì)模型的成熟和完善.它既可使股票投資深入人心,也可為投資者提供更精確的股票投資方法,具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義.本文重點(diǎn)研究基于GCS-BP算法以及NCS-RBF算法的股票價值估計(jì).首先,建立基于GCS-BP網(wǎng)絡(luò)的資產(chǎn)價值預(yù)測的股票價值估計(jì)模型.針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)選取不當(dāng)易陷入局部極值的缺點(diǎn),提出高斯擾動的布谷鳥算法(GCS)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù),并將該改進(jìn)算法應(yīng)用于公司資產(chǎn)價值的預(yù)測,仿真結(jié)果表明,GCS-BP算法預(yù)測效果優(yōu)于CS-BP算法;再根據(jù)Black-Scholes定價公式建立基于GCS-BP網(wǎng)絡(luò)的股票價值估計(jì)模型.其次,建立基于GCS-BP網(wǎng)絡(luò)的波動率預(yù)測的股票價值估計(jì)模型.針對公司資產(chǎn)價值預(yù)測時存在誤差的缺陷,提出將GCS-BP算法應(yīng)用于公司資產(chǎn)價值波動率的預(yù)測;并將GCS-BP算法與CS-BP算法對公司資產(chǎn)價值波動率預(yù)測的結(jié)果作比較,仿真結(jié)果表明,該算法的預(yù)測效果優(yōu)于CS-BP算法;再根據(jù)Black-Scholes定價公式建立了股票價值估計(jì)模型.再次,建立基于NCS-RBF網(wǎng)絡(luò)的股票價值估計(jì)模型.針對CS算法存在搜索慢的缺點(diǎn),提出基于小生境技術(shù)的布谷鳥改進(jìn)算法,并利用其搜索RBF網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù);然后將該算法應(yīng)用于公司資產(chǎn)價值波動率的預(yù)測,仿真結(jié)果表明,NCS-RBF算法預(yù)測效果優(yōu)于CS-RBF算法;再根據(jù)Black-Scholes模型估計(jì)出股票價值.最后,對全文進(jìn)行總結(jié),對股票價值的未來研究方向做出進(jìn)一步展望.
【學(xué)位授予單位】：西安工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F830.91;F224;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2736447