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中國(guó)股票市場(chǎng)的均值回復(fù)檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)問題研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-19 21:44

  本文關(guān)鍵詞:中國(guó)股票市場(chǎng)的均值回復(fù)檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)問題研究


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【摘要】:股票市場(chǎng)作為金融市場(chǎng)的一個(gè)重要組成部分,股票的趨勢(shì)與波動(dòng)反映了一個(gè)國(guó)家的政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)狀況,能夠指導(dǎo)國(guó)家宏觀調(diào)控。但股票市場(chǎng)是一個(gè)十分復(fù)雜的非線性動(dòng)力系統(tǒng),影響股價(jià)變動(dòng)的因素很多,股票價(jià)格通常是上下起伏,令投資者無(wú)所適從。那么,中國(guó)股票市場(chǎng)是否存在均值回復(fù)現(xiàn)象?股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)是否具有可預(yù)測(cè)性?本文主要是在研究中國(guó)股票市場(chǎng)存在均值回復(fù)現(xiàn)象的基礎(chǔ)上,分析股市預(yù)測(cè)方法,提出一種組合預(yù)測(cè)模型。本文的主要研究成果由以下兩部分組成:第一部分:從研究中國(guó)股票市場(chǎng)的角度出發(fā),選取1996年1月至2015年6月的上海證券交易所行業(yè)分類指數(shù)月度數(shù)據(jù),采用自相關(guān)檢驗(yàn)和協(xié)整理論驗(yàn)證上海股票市場(chǎng)中工業(yè)、商業(yè)、地產(chǎn)、公用以及綜合業(yè)這五個(gè)行業(yè)的股票價(jià)格指數(shù)是否存在均值回復(fù)的現(xiàn)象。實(shí)證結(jié)果表明:我國(guó)股票市場(chǎng)存在均值回復(fù)的現(xiàn)象,并非服從單位根過(guò)程的有效市場(chǎng)。因此,股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)具有可預(yù)測(cè)性。第二部分:從分析股市預(yù)測(cè)方法的角度出發(fā),詳細(xì)介紹了SARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和建模過(guò)程。SARIMA模型可看作是一般的ARIMA過(guò)程在季節(jié)時(shí)間序列模型中的推廣,它的線性建模能力很強(qiáng);BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性模型,對(duì)非線性時(shí)間序列的預(yù)測(cè)具有其他模型所不可比擬的優(yōu)勢(shì)。本文提出了SARIMA-BP組合模型,并分別采用SARIMA、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SARIMA-BP組合模型對(duì)上證指數(shù)序列進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。研究結(jié)果表明:SARIMA-BP組合模型可以應(yīng)用于股價(jià)時(shí)間序列的預(yù)測(cè),且其預(yù)測(cè)精度要優(yōu)于單一的SARIMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
【關(guān)鍵詞】:均值回復(fù) SARIMA模型 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 組合模型 股票預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】:浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:O212.1
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 緒論8-11
  • 1.1 課題的研究背景及意義8-9
  • 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
  • 1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排10-11
  • 第二章 股票預(yù)測(cè)方法介紹11-14
  • 2.1 股票預(yù)測(cè)面臨的問題11
  • 2.2 股票預(yù)測(cè)的基本方法11-13
  • 2.2.1 證券投資分析方法11-12
  • 2.2.2 時(shí)間序列分析方法12
  • 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法12
  • 2.2.4 組合預(yù)測(cè)方法12
  • 2.2.5 預(yù)測(cè)方法的比較12-13
  • 2.3 本章小結(jié)13-14
  • 第三章 中國(guó)股票市場(chǎng)均值回復(fù)統(tǒng)計(jì)推斷及實(shí)證研究14-27
  • 3.1 均值回復(fù)概述14-15
  • 3.2 均值回復(fù)的計(jì)量模型15-17
  • 3.3 幾種常見均值回復(fù)的檢驗(yàn)方法17-20
  • 3.3.1 自相關(guān)檢驗(yàn)17
  • 3.3.2 協(xié)整理論17-20
  • 3.4 樣本數(shù)據(jù)及實(shí)證檢驗(yàn)20-26
  • 3.5 本章小結(jié)26-27
  • 第四章 SARIMA-BP組合模型在股價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用27-48
  • 4.1 股價(jià)預(yù)測(cè)的時(shí)間序列模型方法27-38
  • 4.1.1 時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)處理27-29
  • 4.1.2 ARMA模型29-32
  • 4.1.3 SARIMA模型32-34
  • 4.1.4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析34-38
  • 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法38-45
  • 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型38
  • 4.2.2 BP算法38-41
  • 4.2.3 BP算法的優(yōu)化措施41
  • 4.2.4 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股市預(yù)測(cè)模型41-43
  • 4.2.5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析43-45
  • 4.3 組合預(yù)測(cè)方法45-47
  • 4.3.1 加權(quán)組合模型45
  • 4.3.2 SARIMA-BP組合模型45-46
  • 4.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析46-47
  • 4.4 本章小結(jié)47-48
  • 第五章 結(jié)論48-49
  • 參考文獻(xiàn)49-52
  • 攻讀學(xué)位期間的研究成果52-53
  • 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):884102

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