本文關鍵詞：互聯(lián)網公司的股票價格預測研究

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【摘要】：近年來,經濟的迅速發(fā)展以及股票市場的逐漸完善,股票已經成為人們投資的一種重要方式,而互聯(lián)網公司經歷了網絡經濟泡沫后,發(fā)展愈加成熟,并以其高效、低成本的特點,對傳統(tǒng)企業(yè)造成了極大的沖擊。互聯(lián)網公司具有高增長性和高風險性,對互聯(lián)網公司的價值以及股票的分析,得到了風投甚至普通投資者更多的關注,如何有效的評估互聯(lián)網公司價值,以及對股票的價格進行預測,對于投資者來說具有理論意義和應用價值。 關于互聯(lián)網公司的價值,本文主要從政治、經濟以及國家政策等角度,探討互聯(lián)網行業(yè)的發(fā)展狀況與前景；另外,分析了互聯(lián)網公司的價值來源：直接經濟、注意力經濟和規(guī)模經濟等,從公司的角度出發(fā),提出了公司盈利情況、公司知名度、市場專注度和創(chuàng)新能力、市場份額和推廣能力、管理團隊以及融資能力等幾項指標,用于對互聯(lián)網公司的價值進行評估。在具體的公司價值評估方法上,主要有市盈率模型、經濟附加值模型、貼現現金流模型等評估方法,因為不作為本文研究重點,故在此不再贅述。 在公司的股票預測方法上,本文在通過比較了幾種傳統(tǒng)的股票預測方法之后,提出了神經網絡預測法,并針對標準的BP算法中,在分析股價走勢時存在的問題,包括：學習效率低,易陷入局部極小值,預測精度低等。對神經元的激活函數進行了調整,對樣本數據進行了歸一化處理,從而提高了BP網絡的訓練效率和結果的準確性。 由于本文中探討的是互聯(lián)網公司,所以首先對互聯(lián)網公司的定義、分類以及特點,進行了介紹。并介紹了股票以及人工神經網絡的基礎知識。然后從互聯(lián)網公司以及公司特點入手,從宏觀方面,分析了互聯(lián)網行業(yè)的政治以及經濟影響因素,通過對互聯(lián)網公司價值的來源以及影響價值評估的主要因素進行分析,從而對股票的投資有個前期判斷,對互聯(lián)網公司的股票進行合理評估。 通過分析傳統(tǒng)的股票預測方法,包括證券投資方法,模型預測法等,指出神經網絡預測的特性,以及預測股價走勢的可行性。通過設計BP網絡的拓撲結構,以及樣本數據的選取、分類、歸一化處理等操作,建立神經網絡的預測模型,然后通過Matlab仿真軟件對收集的數據進行仿真預測實驗。 本文以國內上市的互聯(lián)網公司(焦點科技)2011年5月-2012年8月的股價為原始數據,調用經過調整建立的BP網絡模型,進行學習和訓練,通過比較激活函數調整前后的效果,得出經過調整后建立的預測模型,預測的準確性以及效率都有了很大的提高。 通過宏觀和微觀兩方面的分析,這樣使得投資者在投資該互聯(lián)網公司時,爭取有效的抓住經濟熱點,為投資者的投資提供理論依據以及數據支持,爭取能夠使投資收益最大化和風險最小化。股票市場是一個非常復雜的動態(tài)的系統(tǒng),在個人因素、外界的政治經濟等因素的影響下,預測的結果與目標結果會有一定的出入。另外個人能力的有限,在神經網絡算法的改進等方面還有一定的不足,還需要今后進一步的探討和研究,結合Matlab這個強大仿真軟件,爭取能完善出一套適合互聯(lián)網公司股票預測的神經網絡工具箱。
【關鍵詞】：互聯(lián)網公司 BP網絡 激活函數 股票預測
【學位授予單位】：東北財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F49;F832.51
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-8
• 1 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國內外研究現狀9-12
• 1.3 研究意義和目的12-13
• 1.4 論文內容安排13-15
• 2 基礎知識概述15-22
• 2.1 互聯(lián)網公司的定義及特點15-17
• 2.1.1 互聯(lián)網公司的定義15-16
• 2.1.3 互聯(lián)網公司的特點16-17
• 2.2 股票相關知識17-19
• 2.2.1 股票的概述17-18
• 2.2.2 股票預測常用術語18-19
• 2.3 人工神經網絡19-22
• 2.3.1 神經網絡的結構19-20
• 2.3.2 神經網絡的特點20-22
• 3 互聯(lián)網行業(yè)的宏觀分析22-32
• 3.1 互聯(lián)網行業(yè)的宏觀指標分析22-26
• 3.1.1 國際和國內的宏觀政治分析22-23
• 3.1.2 互聯(lián)網行業(yè)的宏觀經濟分析23-26
• 3.2 互聯(lián)網公司的價值分析26-32
• 3.2.1 互聯(lián)網公司的價值來源26-29
• 3.2.2 影響互聯(lián)網公司價值評估的主要因素29-32
• 4 網絡股的價格預測方法--微觀層面32-48
• 4.1 網絡股的傳統(tǒng)預測方法32-38
• 4.1.1 修正的市盈率模型32-33
• 4.1.2 修正的經濟附加值模型33-34
• 4.1.4 模型預測分析34-36
• 4.1.5 神經網絡預測方法36-38
• 4.2 BP神經網絡的改進和調整38-48
• 4.2.1 BP神經網絡及其算法38-41
• 4.2.2 BP算法在股市預測時遇到的問題41-43
• 4.2.3 BP算法的改進43-48
• 5 BP神經網絡在網絡股中的應用48-64
• 5.1 基于BP網絡的股市預測模型48-51
• 5.1.1 BP網絡拓撲結構的設計48-49
• 5.1.2 樣本數據、參數的選取和處理49-51
• 5.2 股市預測模型的實現51-56
• 5.2.1 在MATLAB中應用BP神經網絡52-54
• 5.2.2 互聯(lián)網公司股票預測的實現54-56
• 5.3 BP網絡仿真實驗及結果56-64
• 5.3.1 BP網絡在股票中的預測分析56-61
• 5.3.2 實驗結論61-64
• 6 總結與展望64-66
• 6.1 總結64-65
• 6.2 展望65-66
• 附錄66-77
• 參考文獻77-80
• 后記80-81

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本文編號：941973