【摘 要】
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本文的目的是检验基于小波包去噪的结合BP神经网络模型、ARMA模型和指数平滑模型的组合模型对股价预测的有效性.选取的数据是中国建设银行2011年至2013年三年的股票的日收盘
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本文的目的是检验基于小波包去噪的结合BP神经网络模型、ARMA模型和指数平滑模型的组合模型对股价预测的有效性.选取的数据是中国建设银行2011年至2013年三年的股票的日收盘价.首先对建设银行的原始数据建立了三个单个的模型,分别为BP神经网络模型、ARMA模型和指数平滑模型,再利用粒子群算法优化组合模型的权重,从而建立组合模型,并用三个单个模型和组合模型对数据进行预测,发现组合模型的预测效果优于单个模型的预测效果.然后对原始数据进行小波包去噪,对去噪后的数据分别建立以上三个单个模型和组合模型,并进行预测,结果显示,基于小波包去噪的组合模型的预测效果更加优于未去噪的组合模型,从而说明了本文建立的基于小波包去噪的组合模型在股价预测方面的有效性.
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