發(fā)布時(shí)間：2018-04-04 07:10

  本文選題：投資者情緒　切入點(diǎn)：動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：金融證券市場(chǎng)上充滿著各種不確定性,現(xiàn)代金融理論正是建立在這種隨機(jī)不確定性的假設(shè)之上。證券市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變,是一個(gè)動(dòng)態(tài)的、非線性的、充滿模糊性的復(fù)雜系統(tǒng),而傳統(tǒng)的線性時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型并不能很好的適應(yīng)金融市場(chǎng)的這種模糊不確定性。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和行為金融學(xué)的發(fā)展,基于心理學(xué)的投資者行為研究、基于人工智能技術(shù)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究如火如荼的發(fā)展起來(lái),并在理論及實(shí)踐中展現(xiàn)了其獨(dú)特魅力。本文的研究中,首先介紹了行為金融學(xué)的投資者情緒這種反映投資者在證券市場(chǎng)交易中的非理性因素,并構(gòu)建了能夠在一定程度上衡量投資者情緒的情緒指數(shù)。構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù)時(shí),本文選擇了A股市場(chǎng)換手率(TURN)、A股成交量(VOL),消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)、A股股票市場(chǎng)活躍賬戶數(shù)(ASA)和百度指數(shù)(BDI)五個(gè)變量,作為投資者情緒的代理指標(biāo),并參照Baker和Wurgle構(gòu)建BW情緒指數(shù)的方法-主成分分析方法,構(gòu)建了投資者情緒綜合指數(shù)SENT。然后,本文引入了NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,創(chuàng)造性地將投資者情緒加入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)輸入,從而構(gòu)建了基于投資者情緒的NARX動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。將投資者情緒這種非理性因素和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種具有較強(qiáng)適應(yīng)性學(xué)習(xí)能力的模型相結(jié)合,運(yùn)用于對(duì)證券市場(chǎng)價(jià)格的預(yù)測(cè)中,實(shí)證結(jié)果表明,基于投資者情緒的動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)證券價(jià)格的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性優(yōu)于傳統(tǒng)的線性ARIMA模型。
[Abstract]:The financial securities market is full of various uncertainties. Modern financial theory is based on the assumption of random uncertainty.The securities market is a dynamic, nonlinear and fuzzy complex system, but the traditional linear time series prediction model can not adapt to the fuzzy uncertainty of the financial market.In recent years, with the development of computer technology and behavioral finance, the research of investor behavior based on psychology and artificial neural network based on artificial intelligence technology is in full swing.And in theory and practice to show its unique charm.In this paper, we first introduce the investor sentiment of behavioral finance, which reflects the irrational factor of investor trading in the stock market, and construct the emotional index which can measure investor sentiment to a certain extent.In order to construct the composite index of investor sentiment, this paper chooses five variables as proxy index of investor sentiment: turnover rate of A-share market, turnover rate of A-share market, consumer confidence index (CCI), active account number of A-share stock market (ASAs) and Baidu index (BDI).According to the method of Baker and Wurgle to construct BW emotion index, the principal component analysis (PCA) method is used to construct investor sentiment index (set).Then, the NARX dynamic neural network prediction model is introduced, which creatively adds investor sentiment to the neural network model as an input of the neural network.Thus, the prediction model of NARX dynamic neural network based on investor sentiment is constructed.This paper combines the irrational factor of investor sentiment with the model of neural network, which has strong adaptive learning ability, and applies it to the prediction of stock market price. The empirical results show that,The prediction accuracy of dynamic neural network based on investor sentiment is better than that of traditional linear ARIMA model.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP183;F832.51

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本文編號(hào)：1708899