基于RBF神经网络对中国股票市场的有效性研究

发布时间：2020-03-20 01:55

【摘要】：根据证券市场的有效性理论,按照股票价格对不同信息的反应程度将市场分为三种类型,按照有效性从大到小分别为强式有效、半强式有效和弱式有效的市场,在有效性越高的市场股票的价格反映出市场当中的信息越全面、及时、准确,因此越是在高有效性的市场上,股票的价格就越是不容易利用已知的信息去预测。本文将借助神经网络的方法,以我国股票市场的商业百货行业为研究样本,利用在不同有效性的市场中信息对股价反应的程度不同来对股价进行预测,进而来探讨我国股票市场的有效性问题。 本文的第一章首先介绍了论文的选题背景,在引言部分阐述了有效性研究的核心问题,即对于价格的预测,从价格的预测的方法是否准确出发,为对下一章有效性问题的研究做铺垫；接下来介绍了国内外学者对关于市场有效性的研究方面所做的工作,重点介绍了学者运用神经网络的方法去预测股价的情况,并指出了他们其中的不足,最后提出本文的创新点所在。第二章首先系统的介绍了证券市场的有效性的概念、分类以及以往的学者们对我国证券市场有效性分类的一些研究成果,接下来重点介绍了研究市场有效性的几种常见方法。第三章首先简单介绍了神经网络系统的概念,从中得出神经网络系统的特点以及其良好解决非线性问题的能力,接下来阐述了我国证券市场的复杂性以及非线性特征,最后得出神经网络系统是处理与证券市场相关问题的有力工具。第四章开始进入了本文的实证研究部分,首先对基本分析和RBF网络的相关知识进行说明,然后在数据的获取及处理方面做出分析,并要首先对数据进行聚类分析后才能利用RBF网络进行训练,得出基本分析在我国股票市场是否有效,即我国股票市场是否存在半强式有效的特征。第五章首先介绍了技术分析的相关概念,同样利用RBF网络对所获取的相关数据进行技术分析的有效性进行研究,最终得出我国股票已达到弱式有效的结论。第六章就是对研究结果做出相关分析,试图结合股票市场的现实状况去解释我国股票市场表现出如此有效性程度的特征,最后根据研究结论,为能够进一步提高我国股票市场的有效性提出相关建议,同时根据结论也对中小投资者的投资提出一些建议。
【图文】：

第3章神经网络理论应用于证券市场的适用性3.1神经网络系统的概述及特征3.1.1人工神经网络系统概述“人工神经网络”ArtificialNeuralNetworks，简称ANN.)是在对人脑组织结构和运行机智的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。3.1.1.1神经元人工神经网络是对人脑组织的一种模拟，因此，我们就有必要首先看一下作为构成人体大脑组织的基本单位的神经元的结构，生物神经元模型如图3一1所示。

随机选取其中的3组数据用于预测和检验，剩下的82组数据来作为训练的样本。如图所示，以下就是本文的训练样本的情况。图4一4RBF网络训练效果图4一SRBF网络拟合效果如图4一4所示，纵轴表示对神经网络训练的误差精度，横轴表示网络中样本的数量，所以从图7中可以看出，对样本训练的结果达到了我们对训练精度的要求，，训练后的网络误差在0.00001以下。由图4一5所示，横轴代表训练样本的个数(或者我们可以认为是训练样本的编号)，纵轴代表训练样本的数值，其
【学位授予单位】：武汉理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F832.51;F224

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本文编号：2591061