基于支持向量機的滬深300指數(shù)預測研究.pdf

1、上海師范大學學位論文原創(chuàng)性聲明上海師范大學學位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：我恪守學術道德，崇尚嚴謹學風。所呈交的學位論文，是本人在導師的指導下，獨立進行研究工作所取得的成果。除文中己明確注明和引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品及成果的內(nèi)容。論文為本人親自撰寫，我對所寫的內(nèi)容負責，并完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔。論文作者簽名：糊撕≯竹年鄉(xiāng)月叫El上海師范大學學位論文中文摘要摘要股票市場是極其復雜的非

2、線性動力學系統(tǒng)，由于諸多因素影響其中，使得其價格波動的預測異常困難。國內(nèi)外對于股票價格波動預測的模型有很多種，依據(jù)預測方法出現(xiàn)的先后大體可以分成三個階段，第一個是結(jié)構(gòu)計量模型階段，第二個是時間序列分析階段，第三個是智能預測階段。由于股票的非線性，傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)計量模型和時間序列很難進行預測。所以，本文采用智能預測的方法。神經(jīng)網(wǎng)絡模型是智能預測的主要代表，它不需要建立所要研究的問題的精確邏輯和數(shù)學模型，而是模仿人腦的思維方式構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡算法，

3、只要直接輸入數(shù)據(jù)就可以得到結(jié)果，但是神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點是容易過擬合和得到局部最優(yōu)解。本文將主成分分析和s一支持向量回歸機模型結(jié)合運用于滬深300指數(shù)的預測當中，可以很好的克服神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點。本文首先介紹了主成分分析理論和支持向量機理論，通過占一不敏感損失函數(shù)的引入，構(gòu)建了基于主成分分析和占一支持向量回歸機股市預測模型。然后分析影響股市的諸多因素，并選取滬深300指數(shù)一段時間內(nèi)的真實數(shù)據(jù)，進行完主成分分析前期數(shù)據(jù)處理之后，運行LIBSVM軟件