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《碩士論文-基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的股票指數(shù)預(yù)測研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的股票指數(shù)預(yù)測研究姓名：唐娜申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)指導(dǎo)教師：桂預(yù)風(fēng)20071201武漢理工大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要股票市場是一個(gè)復(fù)雜的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，利用傳統(tǒng)的時(shí)間序列預(yù)測技術(shù)很難反映市場變化的多因素，非線性、時(shí)變性等特點(diǎn)。在分析考察傳統(tǒng)預(yù)測分析方法的基礎(chǔ)上，本文提出了一個(gè)由灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論組合的預(yù)測系統(tǒng)，并針對系統(tǒng)性能的改善和提高進(jìn)行了深入的研究。緒論簡述了課題研究的內(nèi)容和意義及其股票指數(shù)的研究現(xiàn)狀，接著介紹了證券預(yù)測分析理論，總結(jié)回顧了股票指數(shù)常用的預(yù)測方法和研究現(xiàn)狀及存在的問題。
2、接下來介紹了灰色關(guān)聯(lián)分析和灰色模型的基本知識，并分析比較灰色GMO，11模型、灰色新陳代謝模型，灰色馬爾可夫模型在股票指數(shù)預(yù)測中應(yīng)用。本文選取的是上證綜合指數(shù)，因?yàn)樵撝笖?shù)以最大程度地反映市場整體價(jià)格水平，產(chǎn)生的信號對投資者的影響最為強(qiáng)烈，能夠比較準(zhǔn)備的反映國內(nèi)股市行情動(dòng)態(tài)，具有較高的預(yù)測價(jià)值和較好的可預(yù)測性。實(shí)例表明灰色馬爾可夫模型不僅可以彌補(bǔ)馬爾可夫模型的局限，又可以彌補(bǔ)灰色模型的不足，表明該模型對具有短期波動(dòng)性的股票價(jià)格有較高的精度和應(yīng)用價(jià)值。這是本文的重點(diǎn)創(chuàng)新之一。最后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論知識和BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法和預(yù)測步驟，提出了基于灰色關(guān)聯(lián)分析
3、的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)為進(jìn)一步明確描述動(dòng)態(tài)的股市行情開辟了新的思路。將灰色關(guān)聯(lián)思想用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中調(diào)節(jié)隱含節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)來實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力的最優(yōu)，用灰色關(guān)聯(lián)分析選取最能反映股票價(jià)格走勢的技術(shù)指標(biāo)，以此作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票價(jià)格指數(shù)的短期走勢。實(shí)證表明該系統(tǒng)用于股票建模預(yù)測時(shí)比傳統(tǒng)的預(yù)測系統(tǒng)取得更好的效果，可以提高預(yù)測的精度且計(jì)算復(fù)雜度較低，同時(shí)也為廣大投資者建立了更有效的預(yù)測分析系統(tǒng)。這是本文的重點(diǎn)創(chuàng)新點(diǎn)。文章最后總結(jié)了全文的工作成果和對未來工作的展望。關(guān)鍵詞：股票指數(shù)；灰色關(guān)聯(lián)；灰色模型；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)武漢理工大學(xué)
4、碩士學(xué)位論文AbstractStockmarketisacomplexnon-lineardynamicsystem．Itisdifficulttoreflectmarketwiththetraitofmolefactors，non-linearandtimevarietyusingthetraditionaltimingpredictiontechnology．BasedonthereviewoftraditionalpreAictionmethods,thepaperforwardasystemcomposedofgreytheoryandne
5、uralnetworktheory,andallameliorativemethodonitsfunctionisstudied．Imroducfiondepictthispaper’Smaincontentandsignificanceofresearch．Then,thispaperintroducedthesecuritiesforecastingtheory,summariesstockforcastingmethodandpresentconditionandexistentproblem．Then,thispaperintroduced
6、thebasicknowledgeofthegreycorrelationanalysisandgreymodels，comparedvariousmodelsinforecastingstockpriceindex．ThispaperuseShanhaiStockExchangeComprehensiveindex，becausetheindexreflecttheoverallpricelevelofthemarkettothegreatestextent,whosesignalmoststronglyinfluencedtheinvestor
7、s．Theindexcallreflectthedomesticstockmarkettrendsexactly,havinghighpredictivevalueandbetterpredictability．EmpiricalresultsindicatethattheGrey-Markovchainmodelhashigllaccuracyandthevalueofapplication．Thisisthemaininnovationofthepaper．Finally,thispaperintroducedNerualNetworktheo
8、ryendlearningarithmeticofBPNetwork．ThepaperforwardNerualNetwo
