本文關(guān)鍵詞：基于EMD的我國股市波動的宏觀經(jīng)濟(jì)成因及股價預(yù)測研究　出處：《東北財經(jīng)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：經(jīng)過了二十多年的發(fā)展,中國的股票市場取得了巨大成就,但由于市場化過程中存在各種矛盾以及經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)軌階段具有特殊性,中國的股市還不成熟,表現(xiàn)為股價具有異常的波動現(xiàn)象。判斷證券市場是不是成熟的一個指標(biāo)就是波動特征,并且波動性是市場價格行為的重要決定因素,所以考察股市波動特征,有助于理解股市的價格行為。深入研究股市波動的因素,有助于投資者進(jìn)行理性投資,促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)長期健康穩(wěn)定的發(fā)展。 股市作為國民經(jīng)濟(jì)重要的組成部分,為國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而服務(wù)。股市波動和宏觀經(jīng)濟(jì)波動具有密切的關(guān)系,但由于股市具有其自身的波動規(guī)律,所以會出現(xiàn)“股經(jīng)背離”。研究出一套有效的影響股價指數(shù)波動的理論,有利于我國股票市場的法律規(guī)范和監(jiān)管機(jī)制的建立,也有利于引導(dǎo)我國的宏觀經(jīng)濟(jì)政策,從而促進(jìn)資本市場更加科學(xué)化的發(fā)展。 隨著中國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及中國股市不斷完善,人們越來越多的參與到股市中來,也就希望能夠更加準(zhǔn)確的預(yù)測股市。從實踐上,通過其他經(jīng)濟(jì)變量有效地預(yù)測股指的變化及股市的波動,投資者便能夠提前采取行動,進(jìn)而規(guī)避風(fēng)險,最大化投資利潤。 本文提出了基于EMD(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法)分解的股價波動的宏觀經(jīng)濟(jì)成因的分析方法。首先,運用EMD方法將股價序列和宏觀經(jīng)濟(jì)變量序列分解成幾個不同周期的分量,然后對其重新組合,應(yīng)用協(xié)整理論、Granger因果檢驗等對組合后的低頻分量進(jìn)行研究,最后進(jìn)行總結(jié)。 因為股票價格序列是非線性和非平穩(wěn)的時間序列,所以對股票價格進(jìn)行精確預(yù)測有一定的難度。為了克服傳統(tǒng)計量模型預(yù)測的局限性,人們應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)及遺傳算法等人工智能方法進(jìn)行預(yù)測,經(jīng)過試驗表明,這些方法的確優(yōu)于傳統(tǒng)的計量模型。本文提出了一種基于EMD和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性組合預(yù)測的方法,該方法運用EMD技術(shù)將股票價格序列分解成若干個不同頻率的分量,對這些分量,構(gòu)建不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型然后分別進(jìn)行預(yù)測,得到各序列預(yù)測值,再將各個預(yù)測值進(jìn)行合成得到最終預(yù)測值。 本文的實證研究表明,首先,中國的宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和股票市場基本上是一致的,股價指數(shù)一定程度上是能夠反映我國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平及趨勢的。工業(yè)增加值增速、貨幣增長率對股價有正的影響,而通貨膨脹率,匯率及利率對股價有負(fù)的影響,該結(jié)論與理論基本上是一致的。另外,本文提出的股價預(yù)測方法較單一的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠更好的預(yù)測股票價格。
[Abstract]:After more than 20 years of development, Chinese stock market has made great achievements, but due to various contradictions and economic transition stage has the particularity in the process of marketization, Chinese stock market is not mature, shown as the stock price fluctuation is abnormal. Judge the securities market is not a mature indicator is the fluctuation characteristics, and volatility is an important factor to determine the market price behavior, so the investigation of stock market volatility, the price behavior is helpful to understand the stock market. The research of factors of stock market volatility, help investors rational investment, promote long-term healthy and steady development of the national economy.
The stock market as an important part of the national economy, and the service for the development of the national economy. The stock market volatility and macroeconomic fluctuations have a close relationship, but because the fluctuation of the stock market has its own, so there will be nothing deviation ". To research an effective effect of stock price index fluctuation theory, establishing legal norms for China's stock market and regulatory mechanism, but also conducive to guide China's macroeconomic policies, so as to promote the capital market more scientific development.
With the rapid development of economy and Chinese China stock market continues to improve, more and more people to participate in the stock market, also hope to be able to predict the stock market more accurately. In practice, effectively predict changes and stock market index by other economic variables fluctuations, investors will be able to take action in advance, to avoid risks, to maximize the profit of investment.
This article based on the EMD (empirical mode decomposition) analysis method of macroeconomic volatility decomposition of the causes. First, using the method of EMD sequence of stock price series and macroeconomic variables is decomposed into several components with different periods, and the re combination, using cointegration theory, Granger causality test and other research on low frequency components after the combination, finally carries on the summary.
Because the stock price series is nonlinear and non-stationary time series, so it is difficult to accurately forecast the stock price. In order to overcome the limitations of traditional prediction of econometric model, people using artificial neural network, support vector machine and genetic algorithm artificial intelligence method to predict the result of the test shows that the method is better than the econometric model the traditional. This paper presents a method of nonlinear combination of EMD and BP neural network prediction based on the method of using EMD technology to stock price series is decomposed into several different frequency components, these components, then we construct neural network model for the prediction of different, the final value of each sequence, then each prediction values are integrated to get the final prediction value.
The empirical study shows that, firstly, the macro economic development China and the stock market is basically the same, the stock price index to a certain extent can reflect the overall level and development trend of China's macro economy. The growth rate of industrial added value, the money growth rate has a positive impact on the stock price, inflation rate and exchange rate, and the interest rate has a negative impact on the stock price, the conclusion and theory are basically the same. In addition, the artificial neural network model to predict the stock price prediction method proposed in this paper can better than the single price.

【學(xué)位授予單位】：東北財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F224;F832.51

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8 陳，

本文編號：1373925