神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较

• 作者: 张凤玲 王波
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（信息与管理工程版）
• 学科: 工学
• 关键词: 股票预测 时间序列 模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 管理信息系统
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: F830|TP183
• 字数: 3249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1007-144X.2005.06.018

摘要

首先利用时间序列中的ARIMA模型和人工神经网络建立了两类股票价格预测模型并对一定时期的股票价格进行了预测,然后用4种广为使用的统计评价方法对两类模型的预测性能进行了比较.结果表明,两种模型都取得了很好的整体预测效果,而在趋势预测方面,神经网络则得到了比ARIMA模型更准确的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王波	天津大学理学院	20	457	10.0	20.0
2	张凤玲	天津大学理学院	4	175	4.0	4.0