基于GARCH-SVM模型的股票价格波动分析

发布时间：2017-10-15 09:31

  本文关键词：基于GARCH-SVM模型的股票价格波动分析

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【摘要】：作为一个复杂多变的混沌系统,如何对股票市场进行预测一直是人们关注的问题。利用股票基本信息、时间序列模型结果、投资者关注度和投资者情绪对股价波动三步SVM预测,提出一种能预测股票价格波动的SVM算法。研究结果表明,与仅用基本面信息的SVM预测相比,加入GARCH模型和时间序列分析可以提高支持向量机的预测,精度改善预测模型。同时,通过添加相关指标——投资者情绪与投资者关注度,可以使SVM预测进一步提高。此外,与牛市和熊市相比,震荡市中投资者情绪和投资者关注度指标对SVM预测精度的影响更大。
【作者单位】： 中国政法大学商学院;
【关键词】： 股价波动分析 GARCH SVM 投资者情绪 投资者关注度
【分类号】：F830.9;F224
【正文快照】： 股票市场是一个多变的非线性混沌系统。预测股票市场价格的波动分析一直是不同学者的研究热点,近几年的预测算法的兴起也从侧面反映了这个趋势。但是,这些研究方法的理论基础无外乎是经典统计学理论———大数定律和中心极限定理,而这就存在所需样本数趋于无穷大,有限样本和现

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本文编号：1036381