基于時間序列的股票價格分析研究與應用.pdf

1、在當今經濟快速發(fā)展的時代，股票已經成為了人們不斷追求獲得經濟效益的一種手段，股票的深入人心，直接影響著經濟的發(fā)展。股票價格的波動趨勢是一個國家的政治、經濟以及生活狀況的綜合反映。近幾年，由于受到國際經濟大環(huán)境的影響，如何準確分析股票市場的行情以及股價的波動趨勢成為了重要的課題，準確的分析股市的行情，對于國家在經濟上采取怎樣的宏觀調控以及投資者如何做出最優(yōu)的決策，都有著十分重要的意義。
　　股票的價格序列是一個十分復雜的非線性動態(tài)系

2、統，傳統式時間序列預測方法都是通過時間序列的統計關系來體現線性動態(tài)系統的特征以及變化，從而揭示內在的變化規(guī)律，對于股票這非線性動態(tài)系統來說，要進行準確的股票價格預測是很難完成的，因此時間序列模型在股票預測中有著重要的應用。
　　本文對時間序列的相關理論進行了簡單的介紹，對于各個預測模型進行了詳細的研究，主要獲得以下研究成果:
　　(1)簡單的介紹了時間序列和平穩(wěn)時間序列的基本概念和性質，在傳統AR以及MA模型中引進ARMA模

3、型，詳細介紹了ARMA型的基本原理和建模過程，并且對包鋼股份這支股票進行了分析與預測，證明了實驗結果的有效性。
　　(2)對神經網絡理論的定義進行了簡單的介紹，之后重點介紹了BP神經網絡的結構以及設計、BP算法，最后用BP算法對包鋼股份這支股票收盤價的進行了擬合和預測，并且進行了誤差分析。
　　(3)利用ARMA和BP神經網絡模型組合成了BP-ARMA模型，應用到股票的預測中，并且對預測的結果進行了對比與分析，實驗結果表明，