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文檔簡(jiǎn)介
1、股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)的一個(gè)重要組成部分,股票的趨勢(shì)與波動(dòng)能夠反映一個(gè)國(guó)家的政治、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)狀況,指導(dǎo)國(guó)家宏觀(guān)調(diào)控。同時(shí),隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高,越來(lái)越多的人開(kāi)始把多余的資金用來(lái)做投資,股票就是最常見(jiàn)的投資方式之一。因此,股票預(yù)測(cè)是一個(gè)很重要的金融課題,它對(duì)于國(guó)家經(jīng)濟(jì)宏觀(guān)調(diào)控和投資者買(mǎi)賣(mài)股票并規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以獲得最大收益,都具有重要意義。然而,股票價(jià)格受到很多因素的影響,如政治、經(jīng)濟(jì)、公司狀況、投資者心理等等,因此股票價(jià)格序列是一個(gè)復(fù)
2、雜的非線(xiàn)性動(dòng)態(tài)系統(tǒng),很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。
ARMA模型是最常用的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型之一,它能很好的處理線(xiàn)性問(wèn)題,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種非線(xiàn)性模型,對(duì)非線(xiàn)性序列能得到更好的預(yù)測(cè)效果。
本文首先介紹這兩種用于股票預(yù)測(cè)的單一模型的基本原理,用MATLAB編程建模實(shí)現(xiàn)了這兩種模型并對(duì)中國(guó)石油和微軟公司兩支股票的股價(jià)進(jìn)行了擬合與預(yù)測(cè)。然而,由于股價(jià)序列的復(fù)雜性,使用單一模型不能達(dá)到很好的預(yù)測(cè)效果,故本文提出了兩種股票預(yù)測(cè)組合模型,AR
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