基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测

发布时间：2017-06-28 09:00

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【摘要】：在股票市场中,准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。由于影响股票市场的因素十分复杂,仅靠建立单一的股票收益率预测模型来提高预测精度是非常困难的。本文对当前股票收益率预测方法存在的不足进行了阐述,并提出了以误差校正来提高股票收益率预测精度的新思路。首先,利用训练样本构建灰色神经网络模型,然后对股票收益率进行初步预测;其次,引入EGRACH模型来挖掘和分析预测误差序列的内部信息,并对该序列后续点进行预测;最后,利用误差预测结果对股票收益率的初始预测值进行校正。文章以上证综合指数数据为例进行分析,结果显示,与校正前的预测精度相比,校正后的预测精度提高了9.3%,表明EGRACH的误差校正过程是有效的,也验证了该方法的可行性。
【作者单位】： 合肥工业大学管理学院;
【关键词】： 误差校正 灰色神经网络 股票收益率预测
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71101041)
【分类号】：F832.51;F224
【正文快照】： 1引言经过二十多年的发展,我国资本市场日益成熟,伴随着经济市场化的进程,资本市场为经济社会发展提供了有利的基础与保障。现如今,股票市场收益率等指标已成为了解中国股市的重要手段,但由于股票市场受到多种因素的影响,其变化具有复杂的非线性和随机性,因此,建立有效的预测

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本文编号：493211