创业板股市问题分析与研究_精品文档Word格式.doc

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学生姓名：

XXX学号：

2009XXXXXXXXXXXX

指导教师：

XXXXXX教师职称：

副教授

2013年5月25日

摘要

本文首先对我国的股市概况进行了简要的分析说明，指出我国进行股市预测的一些常用方法，比如时间序列分析法、灰色预测法、BP神经网络预测法等常用方法.

股票市场受到各种因素的影响，是一个信息不完全确定的系统，因此可以把股价变化看成是一个灰色系统，灰色预测首先通过灰关联分析找出影响股市价格发展变化的重要因素，然后处理原始数据生成具有一定规律的数据序列，通过建立灰色模型来对事物未来的发展趋势进行预测分析，利用灰色模型可以预测股票价格短期的发展变化.本文给出了GM（1,1）模型的预测实例，用Matlab对2010年10月到2011年4月的月均创业板指数进行预测.

股票市场受到许多不确定因素的影响，各个因素之间具有复杂的关系，所以股市可以看做是一个非线性系统，因为神经网络具有出色的自适应、自学习以及较强的鲁棒性和容错能力，在处理非线性系统方面具有突出优势，成为新兴的股票市场预测方法，而其中BP神经网络又是最常用的.

股票市场上存在大量的数据信息，这些数据或多或少的影响股价走向，而数据的选取又会影响模型精度，所以预测前的数据的选取也是非常重要的，怎样筛选出哪些是影响期望输出的重要因素也是网络神预测经所要解决的问题.

在本文中选用灰色关联的方法，从股市众多技术指标中，挑选出一些和股票市场状态关系比较紧密的技术指标，然后用BP神经网络进行预测，这样就可以提高预测的准确度.

关键词：

灰色关联 GM（1,1） 神经网络

I

TitleAnalysisandStudyontheproblemofthestockmarketofGrowthEnterprisesMarket

Abstract

Firstly,thestockmarketofChinaaredescribedbrieflyanalysis,pointedoutsomecommonmethodsforpredictionofstockmarketinChina,suchastimeseriesanalysismethod,grayprediction,BPneuralnetworkpredictionmethodandso.

Thestockmarketisinfluencedbyvariousfactors,isasystemwithincompletecertaininformation,sowecantakethepricechangeisseenasagreysystem,greypredictionbygreyrelationalanalysistofindoutimportantfactorsaffectingthedevelopmentandchangeofstockmarketprices,andthenprocessthedataoforiginaldatasequenceisgeneratedwithacertainregularity,throughestablishinggreymodeltoforecastandanalysisthedevelopmenttrendofthethings,canpredictthedevelopmentofthestockpricechangesbyusingthegreymodelforshort-term.ThispaperpresentsGM（1,1）predictionmodelforexample,usethesoftofMatlabwithmonthGEMindexof2010Octoberto2011Apriltoprediction.

Thestockmarketisinfluencedbymanyuncertainfactors,hasacomplexrelationshipbetweenvariousfactors,sothestockmarketcanberegardedasanonlinearsystem,becausetheneuralnetworkhasgoodadaptive,selflearning,robustnessandfaulttolerance,whichhasadvantagesindealingwithnonlinearsystem,apredictionmethodofemergingstockmarket,andtheBPneuralnetworkisthemostcommonlyused.

Alargeamountofdatainformationinthestockmarket,thesedatamoreorlessinfluencestockpricetrend,butthedataselectionwillaffecttheprecisionofthemodel,sothepredictionmodelofdataisalsoveryimportant,howtoidentifyistheimportantfactoraffectingthedesiredoutputisalsothenetworkpredictionbyGodtosolvetheproblem.

Methodsofgreycorrelationinthispaper,fromanumberoftechnicalindicatorsinthestockmarket,pickoutthetechnicalindexesofstockmarketandstatesomerelationsmoreclosely,andthenusetheBPneuralnetworkprediction,soitcanimprovethepredictionaccuracy.

Keywords：

GreycorrelationGM（1,1）neuralnetwork

II

目录

1引言 1

2股市概述 3

2.1中国股市的特点 3

2.2股市分析与预测的主要方法 3

3基于灰色理论的股票指数预测分析 5

3.1灰色系统理论的概况 5

3.2灰色关联分析 6

3.2.1灰色关联的概念及思想 6

3.2.2灰色关联度 6

3.3股票预测的几种灰色模型 7

3.3.1灰色马尔可夫模型 7

3.3.2灰色新陈代谢模型 8

3.3.3灰色GM（1，1）模型 9

3.4　灰色GM（1，1）模型对股票指数的预测 11

4基于灰关联与BP神经网络的股票指数预测 15

4.1人工神经网络 15

4.1.1人工神经网络的特点 16

4.2BP神经网络 16

4.2.1BP神经网络的基本原理 16

4.2.2BP神经网络学习过程 16

4.3灰关联与BP网络对股票指数的预测 18

4.3.1神经网络在股指分析中应用的可行性 18

4.3.2灰色关联与神经网络的股票指数预测方法的基本思路 18

4.3.3股票指数数据选择 19

4.3.4数据预处理 19

4.3.5预测分析与结果对照 19

5结论 21

致谢 22

参考文献 23

1引言

股票是一种重要的投资理财方式，受到大众的关注.已经有许多专家学者对其进行了大量的分析研究.创业板GEM（GrowthEnterprisesMarket）board又称二板市场，即第二股票交易市场.创业板市场是高科技公司筹资并进行资本运作的市场，有的也称为二板市场，是一个高风险的市场，在中国特指深圳创业板.深圳创业板市场自从2009年10月23日开市以来迄今已有近300多家上市公司.

随着我国经济的发展，金融投资已经成为大众进行投资的主要选择之一.如果可以对股市发展趋势准确的分析预测，将会对大众投资和国家相关政策制定提供重要的参考依据.

影响股票市场的因素有很多，股市价格的变动可以看作是一个灰色系统，灰色预测系统可以解决信息贫乏、小样本、信息不完全明确的不确定性系统，通过建立灰色模型来对事物未来的发展趋势进行分析预测.在本文中我们用Matlab软件进行GM（1,1）模型的实例预测分析，实例是对2010年10月到2011年4月的月均创业板指数进行预测.

股票市场受到许多不确定因素的影响，各个因素之间又具有复杂的关系，所以股票市场可以看做是一个非线性系统，因为神经网络具有出色的自适应、自学习、映射能力以及较强的鲁棒性和容错能力，在处理非线性系统方面具有突出优势，成为新兴的股票市场预测方法，而其中BP神经网络是最常用的.

预测分析就要用到数据，股票市场上存在大量的数据信息，这些数据或多或少的影响股价走向，而数据的选取又会影响模型精度，所以预测前的数据的选取也是非常重要的，所以怎样筛选出影响期望输出最大的一些因素也是网络神预测经所要解决的问题.

2股市概述

2.1中国股市的特点

从1991年证券交易成立到现在为止，中国股票市场经过二十多年的发展，已取得巨大的成绩.股票市场自形成以来，对我国经济和社会的发展稳定起到了很大的促进作用，已经成为我国证券市场的重要组成部分，虽然如此，股票市场从成立到现在的发展过程中仍然存在着许多问题.

宏观管理方面，一是对股票市场的规律还没有认识充分，具体表现在有关的政策科学性和连续性不足，如股票市场的扩张和上市指标的控制方面.二是股票市场没有对未来的发展规划和具体的实施计划.三是对证券市场各方面的监管不足.

交易所方面，虽然上海和深圳股票市场被称为全国性的股市，但股票交易并不是统一规范管理，而是让地方管理，并且地方财政可以获得一半的交易税，这对地方无疑是难以忽视的利益存在，所以进而会带来一些弊端，导致交易所只注重交易量而会刻意忽视一些不规范的行为，对交易的监管力度明显不够.

券商方面来，一方面通过金融实力操纵股票价格的自营业务，获取利润；

另一方面为了让新股顺利发行，经常使用人为造市的方法，提升股价，让投资者上钩.

上市公司方面，有时从其自身利益考虑，在新股或配股发行时，其所披露的信息往往是不准确的，隐瞒敏感信息，高估利润指标.股票发行上市后，又会用各种方法去掩盖错误.

2.2股市分析与预测的主要方法

股票市场受到各个因素的影响，这其中有一些是其自身的规律，也有来自政治、经济、人为等众多因素，而且各因素对股票市场的影响程度、范围也各不相同，所以人们一般认为股票市场是一个非线性系统，所以要想准确的预测其变化趋势是很困难的.

经常用到的分析预测方法有：