【摘要】：多年來(lái),許多股市預(yù)測(cè)者們嘗試了各種各樣的模型,方法來(lái)預(yù)測(cè)股市,諸如時(shí)間序列模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),馬爾可夫以及組合預(yù)測(cè)方法等等. 本文的研究?jī)?nèi)容和研究成果主要包括以下兩個(gè)方面:第一,本文將數(shù)據(jù)挖掘方法中的聚類分析技術(shù)和馬爾可夫模型結(jié)合起來(lái),本文主要預(yù)測(cè)滬深兩市指數(shù)連續(xù)兩天的變化情況,隨著預(yù)測(cè)天數(shù)的增加,狀態(tài)數(shù)隨預(yù)測(cè)天數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng).這時(shí),每個(gè)狀態(tài)內(nèi)的數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)不平衡.聚類分析的目地是從數(shù)據(jù)量的選取的角度出發(fā)的,數(shù)據(jù)量的不同會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的不平衡問(wèn)題,所以聚類分析是為了去除不平衡問(wèn)題.第二,本文從條件概率的角度定義了一個(gè)很重要的統(tǒng)計(jì)量即噪聲信息熵.這個(gè)統(tǒng)計(jì)量具有非常重要的意義,就是它只跟初始狀態(tài)有關(guān),而跟下個(gè)狀態(tài)無(wú)關(guān).在此基礎(chǔ)上,提出了一個(gè)很重要的J值函數(shù).此函數(shù)可以用來(lái)評(píng)價(jià)在相同數(shù)據(jù)量的情況下,所建模型的噪聲信息,并實(shí)證分析了J值函數(shù)和上證指數(shù),深圳成指波動(dòng)性的關(guān)系,結(jié)果顯示函數(shù)J和股市波動(dòng)性有很大關(guān)系,說(shuō)明由此函數(shù)定義的噪聲信息是有現(xiàn)實(shí)意義的,可以度量股市波動(dòng)性的大小,給出了一種量化關(guān)系.此外還分析了函數(shù)J和模型正確性的關(guān)系,指出函數(shù)J和模型正確率沒(méi)有線性關(guān)系.上述兩個(gè)方面都是本文的創(chuàng)新之處,本文的一個(gè)很大的不足之處就是模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度會(huì)隨著數(shù)據(jù)選取的變化而不同,從數(shù)據(jù)選取的角度本文指出了數(shù)據(jù)選取最佳的年份.正因?yàn)槿绱?模型不具有很好的可塑性,魯棒性,這是往后的研究者們的工作重心之所在. 總體上來(lái)說(shuō),此模型對(duì)上證指數(shù)的預(yù)測(cè)比深圳成指的預(yù)測(cè)正確率要高,意義也更大.從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度可以使用此模型去預(yù)測(cè)那些對(duì)上證指數(shù)影響很大的權(quán)重股,可以為投資者購(gòu)買這些股票提供科學(xué)合理的投資建議,比如何時(shí)購(gòu)買,何時(shí)停時(shí),這些都是蘊(yùn)含在股票市場(chǎng)中的奧秘.
【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)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：2765069