利用RBF神经网络研究新信息对个股价格的影响

发布时间：2017-10-12 21:45

  本文关键词：利用RBF神经网络研究新信息对个股价格的影响

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【摘要】：目前对于股票价格及走势的预测方法主要有基本面分析和技术分析法。然而影响股票价格的因素多种多样,专家、学者、证券从业人员以及各种机构及个人投资者都从不同角度,运用各种理论及方法对股价的变动进行研究,并期望能对股价作出较为精准的预测。在研究过程中,基于各种不同的理论基础及学术观点,形成了很多预测方法及学说。基本面分析是通过研究公司的经营状况,行业发展趋势等基本面来估算公司的公允价值,并认为公司的股价在长期反映了其公允价值。而技术分析则以历史股价的各种技术指标来预测股价。根据基本面分析的理论,公司公布的信息会改变投资者对公司基本面的判断,从而对股价产生影响。也有大量的研究证实,中国的股市呈现弱有效性,也就是新信息不但会影响股价,并且这种影响会持续一段时间。本文采用RBF神经网络作为工具,结合基本面分析和技术分析的方法,研究新信息的公布对股价产生的影响。经过研究发现,不论是公司的年报公布、业绩预告或是分红预案的公布,都会对股票的价格产生影响。并且这种影响往往是在公布之前的几个交易日就已经显现出来,并且会延续到公布后的若干个交易日。
【关键词】：基本面分析 技术分析 神经网络 弱有效性
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP183;F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-12
• 1.1 股票研究的背景知识10
• 1.2 神经网络的背景知识10
• 1.3 课题研究的内容和意义10-12
• 第2章 径向基函数神经网络12-20
• 2.1 人工神经网络的基本结构和工作原理12-13
• 2.2 人工神经网络的特征13
• 2.3 径向基函数网络的基本结构13-14
• 2.4 径向基函数的训练方法14-19
• 2.4.1 聚类学习算法14-17
• 2.4.2 随机梯度调整网络隐层参数法17-18
• 2.4.3 正交最小二乘法（OLS）18-19
• 2.5 本章小结19-20
• 第3章 神经网络在股价预测中的应用20-26
• 3.1 证券市场的特性20-22
• 3.1.1 我国股票市场的特点20-22
• 3.2 股票投资分析方法及理论22-23
• 3.2.1 证券投资分析法22
• 3.2.2 时间序列预测法22
• 3.2.3 神经网络预测法22
• 3.2.4 组合预测法22-23
• 3.3 信息对股票价格的影响理论23-24
• 3.3.1 市场有效性理论23
• 3.3.2 信息对股票价格产生影响的理论分析23-24
• 3.4 人工神经网络在在股票市场研究的适用性24-25
• 3.5 本章小结25-26
• 第4章 研究新信息对个股价格的影响26-46
• 4.1 研究的前提与假设26
• 4.2 信息及数据来源26
• 4.3 信息分类26-27
• 4.3.1 财务信息26
• 4.3.2 公司经营信息26
• 4.3.3 行业及宏观信息26-27
• 4.4 信息披露对股票价格的影响27-45
• 4.4.1 数据选取27-28
• 4.4.2 RBF网络对于股价预测的有效性研究28-34
• 4.4.3 业绩公布对股票价格的影响34-43
• 4.4.4 分红方案对股价的影响43-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 总结及展望46-47
• 5.1 本文总结46
• 5.2 未来展望46-47
• 参考文献47-49
• 致谢49

【参考文献】

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本文编号：1021109