股票價格預測方法研究.pdf

1、隨著中國經濟的迅速發(fā)展，中國的股票市場不斷完善，人們對于股市的參與越來越多，渴望對股票價格的預測和好的預測精度。這是目前全世界都在關注的一個股票問題。這個問題吸引著無數的學者進行研究。 本文針對這一問題，系統(tǒng)地介紹了股票價格的預測理論的發(fā)展進程，以及各種常用的時間序列預測方法，包括ARIMA，神經網絡，灰色理論，以及最新發(fā)展起來的支持向量機(Support Vector Machine，SVM)理論，并重點對支持向量機(Supp

2、ort Vector Machine，SVM)理論作了詳細介紹。分別從理論背景，基本含義，基本原理，常用做法，基本步驟，及其改進和發(fā)展等幾個方面作了全面介紹，并對他們的優(yōu)缺點作了簡單比較和分析。 另外，本文還運用支持向量機(Support Vector Machine，SVM)和ARIMA分別對招商銀行2006年下半年的股票價格做實證分析。通過做回歸分析和預測，找出其中的最優(yōu)參數，并對最后12月份的價格作出了預測，證明了支持向量