基于時(shí)間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票指數(shù)預(yù)測(cè)研究.pdf

1、自上世紀(jì)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(chǎng)得到了飛速的發(fā)展.隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及股市的日趨成熟，人們對(duì)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(zhǔn)確的掌握股市的總體發(fā)展趨勢(shì)提供了幫助.借助股票指數(shù)，投資者可以觀察分析整個(gè)股市的發(fā)展動(dòng)態(tài)，形成對(duì)市場(chǎng)的綜合判斷. 本著把握經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)以及降低投資風(fēng)險(xiǎn)的目的，一直以來學(xué)術(shù)界便

2、廣泛關(guān)注著股市預(yù)測(cè)這一研究課題-國內(nèi)外的學(xué)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(duì)于股市的預(yù)測(cè)方法.本文在借鑒國內(nèi)外對(duì)于股票價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)研究的基礎(chǔ)上，從股票價(jià)格指數(shù)的自身特點(diǎn)出發(fā)，選取相應(yīng)的影響因子，結(jié)合統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法和人工智能預(yù)測(cè)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(jìn)行實(shí)證分析.首先對(duì)上證綜合指數(shù)進(jìn)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(dòng)性.結(jié)果表明，上證指數(shù)的收益率存在尖峰厚尾、波動(dòng)群集性；其條件方差序列都是“長(zhǎng)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(yù)測(cè)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(xué)習(xí)、訓(xùn)練和預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)效果較好，證明了所建立預(yù)測(cè)模型的可行性. 本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在運(yùn)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(yù)測(cè)時(shí)不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型及做過多的假設(shè)，所以