【摘 要】
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随着我国经济的高速发展,投资者们开始将股票作为主要的资产配置方式。股票价格预测因为能够帮助投资者们在降低风险的同时获得更多收益,也自然成为各界人士关注的焦点。因为股票数据的非线性、非平稳、高噪声等特点导致很难对股价进行预测,所以通过建立预测模型来探讨股票价格的涨跌具有重要的现实意义。由于全球疫情的爆发以及智能汽车概念的提出,汽车芯片行业板块股票受到了极大的关注。本文对汽车芯片行业板块中的具有代表性
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随着我国经济的高速发展,投资者们开始将股票作为主要的资产配置方式。股票价格预测因为能够帮助投资者们在降低风险的同时获得更多收益,也自然成为各界人士关注的焦点。因为股票数据的非线性、非平稳、高噪声等特点导致很难对股价进行预测,所以通过建立预测模型来探讨股票价格的涨跌具有重要的现实意义。由于全球疫情的爆发以及智能汽车概念的提出,汽车芯片行业板块股票受到了极大的关注。本文对汽车芯片行业板块中的具有代表性的“紫光国微”股票进行分析,以预测该只股票的涨跌。因为金融市场易受多种因素的影响,这导致股票数据中包含很多噪声,因此本文首先利用小波阈值降噪技术预处理原始数据,对其中的有效信息进行提取。模型方面,本文主要基于时间序列ARIMA模型、LSTM神经网络模型对股票收盘价格进行预测。ARIMA模型结构简单且具有预测能力,曾在一段时间内被广泛应用。LSTM能够处理非线性的数据并具有长期记忆性,可以挖掘数据中包含的时间信息,对股价进行很好地拟合和预测。本文选取了2010年至2021年紫光国微相关的股票指标数据以及公司指标数据作为研究样本,通过小波阈值去噪进行数据清洗,为后续模型构建提供数据基础。基于去噪后的数据,利用ARIMA模型和LSTM模型进行初步预测。考虑到选取的指标之间可能存在相关性,于是在前期构建的模型中引入了主成分分析方法,最终构建了WD-PCA-LSTM组合模型。实证结果表明,经过小波阈值去噪处理后的模型相较于原始模型,其表现更优;引入主成分分析降维后的LSTM模型预测效果更好。本文通过实证证明了紫光国微股票的收盘价具有一定的可预测性。在构建的预测模型中,LSTM类模型的表现更优,其中WD-PCA-LSTM这一组合模型的预测误差最小。实证结果表明本文实现了对基础的股价预测模型进行优化这一目的,构建的模型也能够辅助股票投资者们进行投资决策。
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