股票收益率预测模型的比较

• 作者: 文雪梅 柏满迎
• 来源期刊: 现代商业
• 学科: 经济
• 关键词: ARMA模型 BP神经网络 股票预测
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 金融视线
• 页码范围: 41-42
• 页数: 2页
• 分类号: F8
• 字数: 2826字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5889.2009.11.025

摘要

本文的目的是对APMA和人工神经网络模型预测股市的能力做比较,在介绍了文中用到的ARMA和人工神经网络模型的理论知识,建模过程,结果检验和预测的方法的基础上,将收益率数据和五个常见的技术指标和我国银行间债券市场7天回购加权平均利率作为神经网络的输入变量,并对模型的预测效果根据它们预测样本,预测范围等进行了对比,结果发现神经网络在输入变量较多时优于ARMA模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柏满迎	北京航空航天大学经济管理学院	39	340	9.0	18.0
2	文雪梅	北京航空航天大学经济管理学院	1	6	1.0	1.0