基于多指标群决策理论的股票预测系统研究

发布时间：2020-10-09 23:30

　　随着社会、经济的发展以及管理的实践表明，实际生活中广泛存在的大多都是多指标群决策问题。多指标群决策希望解决的问题是在多指标决策中如何集结群体成员的偏好以形成群的偏好，然后根据群的偏好对决策方案进行排序或从中选择群所最偏爱的方案。还应注意的是，这里的群决策，不仅仅指多个决策人的决策，还可以指多种方法的共同决策，这在某些文献里又称为组合决策。本文提出了利用一种新型的数据缩减方法—多指标群决策解决股票预测问题的思路。本论文对于多指标群决策问题的研究过程，主要涉及了五个方面的内容，即指标的选取及定性指标的定量化、决策矩阵的规范化、方案的综合排序、多种方法的集结技术以及指标的缩减。本文的研究成果如下：1．对现有的多指标决策方法进行了分析和研究，总结出四种较实用的多指标决策优选方法。2．对于群决策的一种，组合决策理论和方法的研究在决策领域基本上还是一个空白，本论文对这种多指标群决策进行了初步的研究，并对多种方法的集结技术进行了探讨。3．本论文对数据缩减技术以及属性维的数据缩减技术进行了初步的探讨和研究。4．同时，本论文还对目前流行的基于粗糙集的数据缩减技术与本论文所采用的多指标群决策的数据缩减技术进行了比较。
【学位单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2002
【中图分类】：F830.9
【文章目录】：
第一章问题的提出
    1.1 论文选题的背景和意义
    1.2 论文研究内容简介
第二章数据缩减技术
    2.1 知识发现与数据挖掘技术
        2.1.1 数据挖掘与知识发现
        2.1.2 数据挖掘的任务和方法
        2.1.3 知识发现的应用领域
    2.2 数据缩减技术的概念
        2.2.1 数据缩减简介
        2.2.2 属性维缩减的概念
    2.3 一种数据缩减方法—粗糙集法
        2.3.1 粗糙集概念
        2.3.2 基于粗糙集理论的数据过滤方法
    2.4 本章小结
第三章多指标群决策的概念及方法
    3.1 决策支持系统概述
        3.1.1 决策和决策支持
        3.1.2 决策支持系统的基本概念
        3.1.3 决策支持系统的功能和特点
        3.1.4 决策支持系统的应用举例
        3.1.5 决策支持系统的发展趋势
    3.2 多指标群决策的概念
        3.2.1 多目标决策的概念
        3.2.2 多目标决策理论的研究进展
        3.2.3 多指标决策的概念
        3.2.4 群决策
        3.2.5 多指标群决策
    3.3 多指标群决策的求解方法
        3.3.1 基于等价类的预测方法
        3.3.2 基于优距数、劣距数的预测方法
        3.3.3 基于熵的一种解法
        3.3.4 一种有限方案多目标群决策方法
    3.4 多指标群决策问题求解过程
        3.4.1 定性指标的定量化
        3.4.2 决策矩阵的规范化
        3.4.3 多种方法的集结技术
        3.4.4 多指标群决策的数据缩减
    3.5 多指标群决策技术与粗糙集技术的比较
    3.6 本章小结
第四章多指标群决策应用于股票预测
    4.1 指标的选取
        4.1.1 技术指标法的概念
        4.1.2 十种技术指标及计算方法
    4.2 预测的工作流程
        4.2.1 金融投资决策一般预测过程
        4.2.2 多指标群决策预测工作流程
    4.3 多指标群决策股票预测系统的建立
    4.4 预测实例
    4.5 预测结果检测
        4.5.1 检测一
        4.5.2 检测二
    4.6 本章小结
第五章总结与展望
    5.1 总结
        5.1.1 理论研究
        5.1.2 应用研究
    5.2 展望
致谢
参考文献

【引证文献】