【摘要】：隨著生活水平的不斷提高和國內(nèi)金融市場的不斷發(fā)展,人們投資的方式也逐漸趨向多元化。近幾年越來越多的投資者開始涉足證券市場尤其是股票市場,因而對于股票指數(shù)的預(yù)測成為當(dāng)下熱議的話題之一。但是,由于股票歷史數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、高度模糊、非線性等特點,因而給基于歷史數(shù)據(jù)的股指預(yù)測方法帶來了巨大的困難。復(fù)雜多變的金融市場提高了投資者對于分析市場能力的要求,不僅要將傳統(tǒng)金融理論擴(kuò)展后應(yīng)用于市場,還應(yīng)與前沿的科學(xué)技術(shù)相結(jié)合。大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)己被應(yīng)用到股票價格預(yù)測當(dāng)中。本文的研究中,首先介紹了行為金融學(xué)的投資者情緒這種反映投資者在證券市場交易中的非理性因素,并構(gòu)建了能夠在一定程度上衡量投資者情緒的情緒指數(shù)。構(gòu)建投資者情緒綜合指數(shù)時,本文選擇了A股市場換手率(TURN)、A股成交量(VOL)、消費者信心指數(shù)(CCI)、A股股票市場活躍賬戶數(shù)(ASA)和百度指數(shù)(BDI)五個變量,作為投資者情緒的代理指標(biāo),并參照Baker和Wurgle構(gòu)建BW情緒指數(shù)的方法--主成分分析方法,構(gòu)建了投資者情緒綜合指數(shù)SENT。然后,本文引入了NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,創(chuàng)造性地將投資者情緒加入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個輸入,從而構(gòu)建了基于投資者情緒的NARX動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,為了比較此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測效果,本文選取了預(yù)測表現(xiàn)很好的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型和傳統(tǒng)的線性ARIMA模型用以對比分析,從而得出相關(guān)結(jié)論。將投資者情緒這種非理性因素和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種具有較強(qiáng)適應(yīng)性學(xué)習(xí)能力的模型相結(jié)合,運用于對證券市場價格的預(yù)測中,實證結(jié)果表明,基于投資者情緒的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對證券價格的預(yù)測準(zhǔn)確性優(yōu)于引入了投資者情緒綜合指數(shù)的ELM極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測模型和傳統(tǒng)的線性ARIMA模型。本研究結(jié)果和相應(yīng)的計算程序可以為投資者構(gòu)建良好投資者策略提供合理的理論支撐、投資依據(jù),為指數(shù)型基金投資者在跟蹤指數(shù)的投資策略上提供參考依據(jù),以達(dá)到獲取超過市場的平均收益的目的。
【圖文】：

圖 2.11 NARX 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖圖 2.11 中的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，是一個有m個外部輸入ix ，n 個輸出反饋輸入變量 y (t j)、k 個隱含層神經(jīng)元的 NARX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，

圖 2.11 NARX 動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖圖 2.11 中的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，，是一個有m個外部輸入ix ，n 個輸出反饋輸入變量 y (t j)、k 個隱含層神經(jīng)元的 NARX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51

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7 田s銠

本文編號：2665639