本文選題：ARMA模型 + BP神經(jīng)網(wǎng)絡��； 參考：《大連理工大學》2013年碩士論文

【摘要】：股票市場是金融市場的一個重要組成部分,股票的趨勢與波動能夠反映一個國家的政治、經(jīng)濟和社會狀況,指導國家宏觀調(diào)控。同時,隨著經(jīng)濟的發(fā)展和人民生活水平的提高,越來越多的人開始把多余的資金用來做投資,股票就是最常見的投資方式之一。因此,股票預測是一個很重要的金融課題,它對于國家經(jīng)濟宏觀調(diào)控和投資者買賣股票并規(guī)避風險以獲得最大收益,都具有重要意義。然而,股票價格受到很多因素的影響,如政治、經(jīng)濟、公司狀況、投資者心理等等,因此股票價格序列是一個復雜的非線性動態(tài)系統(tǒng),很難準確預測。 ARMA模型是最常用的時間序列預測模型之一,它能很好的處理線性問題,BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種非線性模型,對非線性序列能得到更好的預測效果。本文首先介紹這兩種用于股票預測的單一模型的基本原理,用MATLAB編程建模實現(xiàn)了這兩種模型并對中國石油和微軟公司兩支股票的股價進行了擬合與預測。然而,由于股價序列的復雜性,使用單一模型不能達到很好的預測效果,故本文提出了兩種股票預測組合模型,ARMA-BP組合模型和ARMA-BP-Markov組合模型。ARMA模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡分別用于處理股價序列的線性和非線性部分,Markov模型用于對預測結果進行修正,使其更加準確。實驗結果表明,組合模型的預測結果優(yōu)于ARMA模型或BP神經(jīng)網(wǎng)絡單一模型,且ARMA-BP-Markov(?)(?)合模型能夠比ARMA-BP組合模型得到更準確的預測結果。
[Abstract]:The stock market is an important part of the financial market. The trend and fluctuation of the stock market can reflect the political, economic and social situation of a country and guide the national macro-control. At the same time, with the development of economy and the improvement of people's living standard, more and more people begin to use surplus funds to invest. Stock is one of the most common investment methods. Therefore, stock forecasting is a very important financial issue, which is of great significance to national macroeconomic regulation and control and investors to buy and sell stocks and avoid risk to get the maximum return. However, stock price is influenced by many factors, such as politics, economy, company condition, investor psychology and so on. Therefore, stock price sequence is a complex nonlinear dynamic system, which is difficult to predict accurately. ARMA model is one of the most commonly used time series prediction models. It can deal with linear problems and BP neural network model is a kind of nonlinear model. This paper first introduces the basic principles of these two single models for stock forecasting, and implements the two models by using MATLAB programming model, and simulates and forecasts the stock prices of two stocks of PetroChina and Microsoft. However, because of the complexity of stock price sequence, using a single model can not achieve a good prediction effect. In this paper, two stock forecasting models, ARMA-BP combined model and ARMA-BP-Markov combination model. ARMA model and BP neural network are proposed to deal with the linear and nonlinear partial Markov models of stock price sequence, respectively, to modify the prediction results to make them more accurate. The experimental results show that the combined model is superior to the ARMA model or the BP neural network model, and ARMA-BP-Markovo model. The combined model can obtain more accurate prediction results than the ARMA-BP combined model.
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：F830.91;F224;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1818601