考虑交易费用的连续最大熵股价预测模型的研究
本文选题:股票价格 切入点:效用函数 出处:《辽宁科技大学》2015年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:随着经济危机的出现,国际以及国内的社会环境、政治环境以及经济环境都有着重大且深远的变化,这也说明股票市场在金融领域中也必将面临更多的挑战。股票投资者在该环境背景下,能够准确预测未来股票走势,近而获得期望收益,已经成为了股票投资者亟需解决的重要问题之一,国内外众多学者对于股价预测都有研究,所以,通过有效方式成功预测股票走向已成了现阶段学术界所面临的十大课题之一。由于在我国股票投资者在计算收益率时往往采用的是百分比法,且该方法的公式构成容易使投资者尤其是初级投资者接受,并且我国许多关于股票投资的书籍、报刊、杂志都是引用的百分比法。所以本文在J.M.Cozzolino构建的最大熵模型的基础上,改变了收益率的计算公式,从而构造了一个新的投资者的效用函数,这个效用函数更能体现投资者的真实期望,将这个效用函数代入到最大熵模型中,进而构造出了一个新型的连续最大熵股票价格预测模型。其中该模型的目标函数是以股票价格作为随机变量的连续最大熵函数;该模型的约束条件则为消费者效用函数需要满足的一系列先验条件。在求解的过程中,分别用到了转化随机变量、引入拉格朗日函数等数学知识,最终得出了连续最大熵股票价格预测模型。由于考虑到现实情况下的股票交易活动中,往往会产生交易费用的问题,所以本文又在构建的连续最大熵股票价格预测模型的基础上,添加了交易费用,使模型更贴近现实,更具备可行性,从而可以更准确地预测未来股市的股票价格。全文的安排如下:第一章首先阐述了熵优化理论的研究背景以及该论文的选题意义,之后进行了文献综述,分别列举了股票价格预测的文献综述和熵函数在股价预测中的文献综述,最后又介绍了本文的主要内容及创新点。第二章先阐述了熵的产生、发展及演变,之后介绍了熵的一些理论知识,最后列出了一系列地熵在投资里的应用。第三章先阐述了效用函数以及最大熵原理,之后又介绍了可以预测未来股票价格的连续最大熵模型,然后通过改变收益率的方式改变效用函数,进而优化了连续最大熵模型,创建了连续最大熵股价预测模型,在本章节最后,通过上海证券交易所的20支股票进行了模型的实证研究。第四章主要在第三章构建的新模型的基础上,将股票的交易费用添加到了连续最大熵股价预测模型里,从而建立了包含交易费用的新的连续最大熵股价预测模型,在本章节最后,通过上海证券交易所的20支股票进行了模型的实证研究。第五章总结了一下本文的主要内容及主要成果,同时提出了一些还没有解决的问题以及下一步论文的研究方向。
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【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F832.51;F224
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,本文编号:1652453
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