灰色模型及其组合模型在证券分析的应用

《灰色模型及其组合模型在证券分析的应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、电子科技大学硕士研究生学位论文摘要本文主要讨论了灰色模型应用于证券分析的可行性，并通过对灰色模型的改进，建立了组合模型，以及新的分析方法：均线形态组合法，在一定程度上实现了对股票价格的中、短期趋势都有较好的预测效果。第二章对灰色模型应用于证券分析的可行性进行论证，改进了残差灰色预测模型，并通过对灰色系统建模数据的变换，改进了数据的光滑特性，进一步提高预测的精度。第三章将人工神经网络引入证券分析中，通过选取适当的网络结构、训练参数和计算机编程实现了较好预测效果。第四章应用结构模式识别的方法，建立多阶均线形态组合序列。通过对

2、股市历史数据的变换和分析，考查各形态组合序列对应的盈利和亏损概率，建立新的证券投资分析方法即均线形态组合预测法。其优点是可以部分弥补传统技术分析中的滞后性和不确定性，能根据市场的变化及时调整相应的参数指标，有效提高预测的成功率，并易用计算机作出识别。第五章针对证券数据序列同时具有增长性和波动性的特性，建立组合灰色神经网络模型，研究了同时考虑两种非线性趋势的预测问题。本文通过大量的实例，对以上方法进行了验证。析。关键词：灰色模型，人工神经网络，均线形态组合，组合模型，证券分电子科技大学硕士研究生学位论文AbstractIn

3、thispaper,weinvestigatethefeasibilityofGreyModelappliedtosecurityanalysis，improveGreyModel，buildcompositionalmodelandnewsecurityanalysismethod，namelyequal—stringformcombinationpredictedmethod．Insomeextent，thepreferablepredictivevalidityofthelong-termandshort-term

4、currentofsecuritiespriceisarrived．InChapter2，weimprovetheresidualforecastGreyModel，bytransformationofthe埘marydata,thelubricityofdataisimprovedandtheforecastprecisionisraised．InChapter3，weintroduceArtificialNeuralNetwork(ANN)intosecurityanalysis，selectthewell-foun

5、dednetstructureandtrainingparameter,andprogram．Thepredictivevalidityisgood．InChapter4，weusethemethodofstructuralpatternrecognition，buildmumstagesequenceofequal-stringform．Bytransformingandanalyzinghistorydataofstockmarket,examinetheprobabilityofpayofforloss．Based

6、onthat，anewanalysismethodofsecuritiesinvestmentisestablished，namelyEqual-StringFormCombinationpredictedmethod．Itsadvantageisremedylaganduncertaintyoftraditionalanalysis，adjustrelevantparametertoconsistentwiththemovementofmarketimmediately,heightensuccessratiooffo

7、recast，andrecognizedeasilybycomputer．InChapter5，Becausethedatasequencehasdoublecharacteristicofincreasingandfluctuating，weputforwardthecombinedgreyneuralnetworkmodel，studytheforecastproblemofdoublenonlineartrend．Usingseveralexamples，wevalidatethesemethod．Keywords

8、：GreyModel，ArtificialNeuralNetwork,Equal-StringFormCombination，ComposmonalModel，SecurityAnalysis—n-独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。具我所知，除了文中特别加以标注和致谢