基于非负权重最优组合预测的股价预测研究

发布时间：2017-10-09 03:34

  本文关键词：基于非负权重最优组合预测的股价预测研究

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【摘要】：证券市场是一个信息量巨大的非线性动力系统,影响股票价格变化的因素众多,任何单一的预测方法都不能全面地反映股价变化规律。文章以中国银行一年的收盘价为例,运用在股价预测上能取得较好效果的ARIMA模型、GM(1,1)模型、RBF神经网络模型及其非负权重最优组合预测模型进行实证分析,发现组合预测模型在股价预测上能取得优于任何单一预测模型的效果,对投资者投资选股意义重大。
【作者单位】： 长江大学管理学院;长江大学信息与数学学院;
【关键词】： 股价预测 ARIMA模型 GM( )模型 RBF神经网络 组合预测
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言近年来,随着我国证券市场的不断发展,人们收入水平的提高以及投资理财观念的转变,股票投资已经成为最活跃的投资工具。人们在投资选股时势必希望找到具有较大升涨空间的股票,因此对股票价格的预测便成为学术界和广大投资者关注的焦点,大量股票价格预测方法应运而生。这些

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本文编号：997965