【摘 要】
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随着社会经济的发展,股票已经成为人们投资理财的重要工具之一。股票指数综合反映了股票市场上股票的总体波动情况,股票指数预测对于投资者作出合理的决策具有重要的指导意义
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随着社会经济的发展,股票已经成为人们投资理财的重要工具之一。股票指数综合反映了股票市场上股票的总体波动情况,股票指数预测对于投资者作出合理的决策具有重要的指导意义。然而股票市场是一个复杂的非线性系统,利用传统的统计分析方法和时间序列预测技术很难准确的反映股票市场的特点,而神经网络和支持向量机等智能方法通常需要较多的样本数据。由于组合模型可以结合模型的优点、克服模型的缺点,因而成为研究的热点。灰色神经网络模型是GM(1,N)模型和BP神经网络模型的组合模型,它结合了神经网络和灰色系统模型各自的优点,可以在少数据基础上提高预测的精度。本文运用灰色神经网络对上证综指进行了预测研究,分别建立了股票指数的日收盘指数、周收盘指数和月收盘指数的预测模型。通过对上证综指的日收盘指数、周收盘指数、月收盘指数的短期预测研究发现,随着预测时间跨度的增大,预测误差有逐渐加大的趋势,这是由于随着时间跨度的增大,股票指数的波动幅度也加大,而灰色神经网络和GM(1,N)模型比较适合对比较平稳的股票市场的预测。灰色神经网络模型比GM(1,N)模型的预测精度有所提高。
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