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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)的時間序列模型對股票價格進行預測,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,因而對股票價格的相關(guān)預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)學習、非線性映射性能強等特點,適用于處理類似股票價格這類的復雜非線性問題.本文首先運用傳統(tǒng)的時間序列模型對股價指數(shù)序列進行建模分析,其預測結(jié)果基本反映了股價指數(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)文獻和在相關(guān)的實驗的基礎(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的計算速度快,結(jié)果穩(wěn)定,人為選定的參數(shù)少.通過運用MATLAB6.5平臺的GARCH和ANN工具箱,對股價指數(shù)序列建立自回歸移動平均模型(ARMA)和GRNN模型,并對股價指數(shù)進行預測,結(jié)果表明說明傳統(tǒng)的時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).為了提高預測的精確度,本文提出ARMA-廣義
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