文档介绍：密级: 学校代码:10075
分类号: 学号:20091400
管理学硕士学位论文
基于 BP 神经网络的股票价格
预测输入变量选择研究
学位申请人:王文旭
指导教师:李松教授
学位类别:管理学硕士
学科专业:管理科学与工程
授予单位:河北大学
答辩日期:二〇一二年五月
Classified Index: CODE: 10075
: NO: 20091400
A Dissertation for the Degree of M. Management
Input Variable Selection of Stock Price
Prediction Based on BP work
Candidate: Wang Wen Xu
Supervisor: Song
Academic Degree Applied for: Master of Management
Specialty: Management Science & Engineering
University: Hebei University
Date of Oral Examination: May, 2012
河北大学
学位论文独创性声明
本人郑重声明: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。
尽我所知, 除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成
果,也不包含为获得河北大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志
对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了致谢。
作者签名: 日期: 年月日
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可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
本学位论文属于
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2、不保密□。
( 请在以上相应方格内打“√”)
保护知识产权声明
本人为申请河北大学学位所提交的题目为( )
的学位论文,是我个人在导师( )指导并与导师合作下取得的研究成果,研究
工作及取得的研究成果是在河北大学所提供的研究经费及导师的研究经费资助下完成
的。本人完全了解并严格遵守中华人民共和国为保护知识产权所制定的各项法律、行政
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面同意和授权,本人保证不以任何形式公开和传播科研成果和科研工作内容。如果违反
本声明,本人愿意承担相应法律责任。
声明人: 日期: 年月日
作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
摘要
摘要
股票市场是一个高度复杂的非线性系统。股市的变化既有其自身规律性,又受政治、
经济、投资心理等诸多因素的影响。传统的基于数理统计的预测方法很难对其进行有效
地描述,而具备解决非线性问题能力、网络学习能力和系统拟合能力的人工神经网络可
以在任意精度内实现变量间的非线性关系的映像,逼近证券价格随时间变换的函数,从
而对股票市场进行模拟和学习。
迄今为止,针对不同的股市,国外许多学者都建立了很多相应的预测模型,给出
了很好的预测方法,也取得了良好的预测效果。但由于我国证券市场仅有二十多年的发
展历史,还很不完善,国外成熟市场上流行和行之有效的经验和方法未必适合目前中国
股票市场。BP 神经网络是一种常用股票价格预测方法,它具有强大的非线性拟合能力,
许多学者在这一领域进行了深入的研究。但由于股票市场可选用预测参数太多,使 BP
神经网络内部运算混乱,常常导致运算量过大,而且精确度下降。因此,本文在国内外
研究基础上,提出了一种股票价格预测的 BP 神经网络输入变量选择方法。首先采用主
成分分析法降低输入向量的维数;然后采用层次分析法和德尔菲法相结合的方法调整输
入向量的信息结构;最后将 2 种方法得到的输入向量组进行了仿真实验进行比较。结果
表明,综合主成分分析法和结合层次分析法的德尔菲法得到的改进主成分向量组对于 BP
神经网络股票预测具有较好的性能。
关键词股市预测 BP 神经网络输入变量选择