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文檔簡介
1、我國股票市場是一個非線性動力系統(tǒng).通過本文和眾多研究結(jié)果表明,用傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型對股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測,由于受其非線性映射性能弱以及難以確定合適的模型結(jié)構(gòu)的制約,因而對股票價(jià)格的相關(guān)預(yù)測大多很難取得理想的效果.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種現(xiàn)代的智能信息處理方法,具有依據(jù)數(shù)據(jù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)、非線性映射性能強(qiáng)等特點(diǎn),適用于處理類似股票價(jià)格這類的復(fù)雜非線性問題.本文首先運(yùn)用傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型對股價(jià)指數(shù)序列進(jìn)行建模分析,其預(yù)測結(jié)果基本反映了股價(jià)指數(shù)的未來的趨勢與
2、走向.在選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的過程中,筆者查閱相關(guān)文獻(xiàn)和在相關(guān)的實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上,選用了廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)技術(shù),與傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)相比,GRNN的計(jì)算速度快,結(jié)果穩(wěn)定,人為選定的參數(shù)少.通過運(yùn)用MATLAB6.5平臺的GARCH和ANN工具箱,對股價(jià)指數(shù)序列建立自回歸移動平均模型(ARMA)和GRNN模型,并對股價(jià)指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明說明傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型在非線性逼近能力上明顯差于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).為了提高預(yù)測的精確度,本文提出ARMA-廣義
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