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文檔簡介
1、自上世紀80年代末90年代初我國成立上海證券交易所和深圳證券交易所以來,我國證券市場得到了飛速的發(fā)展.隨著經(jīng)濟的發(fā)展以及股市的日趨成熟,人們對于股市的關(guān)注程度亦在日益增加--如今股票已成為人們投資的一種重要途徑.然而股票種類眾多,股票指數(shù)的出現(xiàn)則為人們較為準確的掌握股市的總體發(fā)展趨勢提供了幫助.借助股票指數(shù),投資者可以觀察分析整個股市的發(fā)展動態(tài),形成對市場的綜合判斷. 本著把握經(jīng)濟發(fā)展形勢以及降低投資風險的目的,一直以來學術(shù)界便
2、廣泛關(guān)注著股市預測這一研究課題-國內(nèi)外的學者們一直在努力地探求股市的內(nèi)在規(guī)律,并提出多種對于股市的預測方法.本文在借鑒國內(nèi)外對于股票價格指數(shù)預測研究的基礎(chǔ)上,從股票價格指數(shù)的自身特點出發(fā),選取相應(yīng)的影響因子,結(jié)合統(tǒng)計預測方法和人工智能預測方法,分別建立了GARCH模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.在此基礎(chǔ)上,選取上證綜合指數(shù)進行實證分析.首先對上證綜合指數(shù)進行了ARCH效應(yīng)分析,建立了GARCH(1.1)和GARCH-M(1.1)模型,分析了上證
3、綜合指數(shù)收益率波動性.結(jié)果表明,上證指數(shù)的收益率存在尖峰厚尾、波動群集性;其條件方差序列都是“長記憶”型的,持續(xù)特征比較明顯;收益率的條件方差序列是平穩(wěn)的,故序列具有可預測性.繼而建立基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過大樣本的學習、訓練和預測檢驗,發(fā)現(xiàn)效果較好,證明了所建立預測模型的可行性. 本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在運用基于主成分分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型上.由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預測時不需要建立精確的數(shù)學模型及做過多的假設(shè),所以
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