金融時間序列是經濟領域中極其重要的數(shù)據(jù)類型,為了能夠更好更快地適應金融全球化帶來的嶄新的經濟環(huán)境,因此,建立合適的模型對金融時間序列進行預測分析,一方面可以觀測經濟的發(fā)展趨勢,另一方面可以降低投資風險。本文首先介紹了股票預測理論以及預測模型的發(fā)展進程,早期的預測模型主要包括自回歸滑動平均模型(ARMA)、自回歸求和移動平均模型(ARIMA)、自回歸條件異方差模型(ARCH)等。隨著計算機的發(fā)展,也加入了人工智能的預測方法,主要包括神經網絡、遺傳算法和支持向量機等,這些方法在股票市場預測的上都得到了較好的應用。本文重點介紹了灰色預測理論和模糊時間序列的基本理論、基本方法以及預測步驟。當前,模糊時間序提高預測精度的研究主要是對論域子區(qū)間的劃分以及構建合理的邏輯關系矩陣,本文針對人為硬性劃分區(qū)間的問題,首先以數(shù)據(jù)波動的均值為標準對其進行分類,然后對論域區(qū)間作二次劃分,以適應數(shù)據(jù)的分布情況;灰色預測的研究集中在原始數(shù)據(jù)的灰化處理以及背景值的改造,本文通過對數(shù)據(jù)的分析,引入兩種新的灰化處理方法以提高預測精度。論文介紹兩種改進模型的實現(xiàn)過程,然后給出相應的實驗結果、并作出分析。最后,將兩種改進的模型相融合提出灰色—模糊時間序列預測模型,并結合公共信息對股價的影響,以股票的日收盤價和五分鐘分時價格為實驗數(shù)據(jù),通過對預測結果進行分析,證實了模型在價格預測和趨勢分析中都表現(xiàn)良好。
【學位單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F830;N941.5
【部分圖文】：

論文，建立樣本數(shù)據(jù)模糊關系；??系和模糊邏輯關系矩陣；??和預測規(guī)則求得預測值。??關系矩陣式時，Ｓｏｎｇ等釆用的是Ｍａｘ－Ｍｉｎ系矩陣，如果序列數(shù)據(jù)比較多，那么計算出一種簡單代數(shù)算子對模型進行了修正，

第三章灰色，且ｎ階可微，那么該累加序列可用指數(shù)關系擬合。??：下表前兩行為某商場２００２年到２００７年年銷售額（百萬元），其進行一次累加后的數(shù)據(jù)結果，如下表３．１所示。??表３．１某商場連續(xù)６年銷售額２００２?２００３?２００４?２００５?２００６２．８７４?３．２７８?３．１５９?３．３９０?３．６７９２．８７４?＾１５２?９．３１１?１２．７０１?１６．３８０銷售序列圖和一次累加（１－ＡＧＯ）序列圖如圖３．１和圖３．２所發(fā)現(xiàn)，原始序列圖規(guī)律性不強，但是經過灰處理之后，原先曲基本光滑有序，滿足灰色建模的要求，能夠進行指數(shù)關系的擬３．８?｜?Ｉ?ｉ?１?Ｉ?Ｉ?１?Ｉ?］??

３３６７?２０１７．９．１２?３３７９?２０１７．９．２１３３７９?２０１７．９．１３?３３８４?２０１７．９．２２３３８４?２０１７．９．１４?３３７１?２０１７．９．２５３３８５?２０１７．９．１５?３３５３?２０１７．９．２６３３６５?２０１７．９．１８?３３６２?２０１７．９．２７３３６５?２０１７．９．１９?３３５６?２０１７．９．２８３３７６?２０１７．９．２０?３３６５?２０１７．９．２９數(shù)據(jù)分析可知，指數(shù)的最大值Ｍ＝３３８５，最小值為ｍ＝３３３９，?＝?Ｍ－ｍ＝４６。為了作出對比，本文采用兩種處理方法建立只采用加速平移變換法處理原始數(shù)據(jù)序列；??加速平移變換法與累加均值生成法共同處理原始數(shù)據(jù)序列。??４．９和４．１０對原始數(shù)據(jù)序列進行處理，處理結果如圖所示：??４３００?｜?｜?丨?＾＾??
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本文編號：2840576