本文關(guān)鍵詞：基于主成分分析和NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市情緒指數(shù)構(gòu)建與預(yù)測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前關(guān)于股市情緒指數(shù)的研究大多使用單一的情緒變量,而構(gòu)建情緒指數(shù)的研究不多。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于股市情緒指數(shù)方面的研究也較少。大多數(shù)情緒指數(shù)的構(gòu)建也只停留在基本的時(shí)間序列分析上,運(yùn)用的是傳統(tǒng)的回歸模型或者時(shí)間序列模型,利用動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并且以傳統(tǒng)時(shí)間序列模型作為效果對(duì)比的研究較少。本文對(duì)目前使用的情緒指數(shù)構(gòu)建進(jìn)行了優(yōu)化,分析了BW情緒指數(shù)構(gòu)建的前提條件,根據(jù)提取共同因素的思想提出了一種新思路。如果每個(gè)代理變量都包含三個(gè)層面的信息,即共同的基本因素、共同的情緒因素和特質(zhì)因素,那么先對(duì)每個(gè)代理變量進(jìn)行剔除基本因素的處理后,所提取的主成分即是投資者情緒。與現(xiàn)有研究不同的是,本文通過(guò)多個(gè)單一情緒變量指標(biāo),利用主成分分析方法構(gòu)建情緒指數(shù),再通過(guò)NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)證分析。最后,用傳統(tǒng)的時(shí)間序列ARIMA模型作為對(duì)比,得出NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于回歸預(yù)測(cè)上海綜合股價(jià)指數(shù)是可行的,并且結(jié)果好于ARIMA模型。
【關(guān)鍵詞】：情緒指數(shù) 主成分分析 NARX ARIMA
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;F832.51;F224
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 緒論6-8
• 1.1 研究背景6
• 1.2 研究現(xiàn)狀6-7
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處7-8
• 第二章 主成分分析8-12
• 2.1 主成分分析的基本原理8-9
• 2.2 主成分分析的基本理論9
• 2.3 主成分分析的基本步驟9-12
• 第三章 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12-16
• 3.1 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12-14
• 3.2 NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理14-16
• 第四章 構(gòu)建情緒指數(shù)16-27
• 4.1 指標(biāo)選取18-20
• 4.2 基于主成分分析構(gòu)建情緒指數(shù)20-24
• 4.3 基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測(cè)24-27
• 第五章 ARIMA模型27-35
• 5.1 ARIMA模型簡(jiǎn)介27-28
• 5.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)28-33
• 5.3 建立ARIMA模型33-35
• 第六章 結(jié)論和展望35-36
• 6.1 結(jié)論35
• 6.2 展望35-36
• 參考文獻(xiàn)36-37
• 致謝37

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本文編號(hào)：264714