基于数据挖掘技术的证券投资决策研究

发布时间：2016-12-26 10:01

  本文关键词：基于数据挖掘技术的证券投资决策研究，由笔耕文化传播整理发布。

《北京科技大学》 2014年

基于数据挖掘技术的证券投资决策研究

戴鹤忠  

【摘要】：本文在分析证券投资相关理论和相关研究的基础上,运用数据挖掘技术,从个股选择决策、证券投资组合决策和证券投资基金投资三个方面对证券投资决策问题进行了研究,主要完成了以下几方面的工作： (1)把粗糙集理论运用到证券价值投资选股实践中,通过历史数据来确定各财务指标与证券收益率之间的内在关系度,并运用主客观综合权重来进行多属性投资决策,依据多属性决策结果进行证券投资的价值选股。实证研究结果证明了基于粗糙集理论的价值投资选股方法具有较好的准确性和科学性。 (2)充分考虑不同行业股票的差异,选取了五只来自不同行业的股票,并考虑了不同投资者对风险和收益的不同偏好程度,参照投资者效用函数构造新的投资组合目标函数,使得模型可以适用于不同类型的投资者。应用粒子群优化算法,通过生成粒子群的粒子进行不断地速度和位置更新,求解出最优的权重配比,以指导投资者进行投资组合的构建。 (3)从基金经理择股能力和择时能力、以及基金在牛市和熊市不同盈利能力两个方面来对我国证券投资基金的绩效进行评价,用于指导投资者针对自身的收益要求与风险承担程度来选择合适的证券投资基金。通过多种模型的比较分析发现：大部分基金经理都具有正的择股能力和负的择时能力；且在牛市时基金普遍能取得高于市场收益的收益,而熊市时大部分基金并不能战胜市场。

【关键词】：
【学位授予单位】：北京科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP311.13;F832.51;F224
【目录】：

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