【摘 要】
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股票价格预测是投资领域的一个重点关注课题。由于股票价格受到诸多非线性因素的影响,得到精确的预测结果较为困难。为了消除股票指标的多重共线性,采用AdaptiveLasso算法对
【机 构】
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江西外语外贸职业学院会计金融学院,华东交通大学系统工程与密码学研究所,江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11761033),江西省教育厅科技项目(GJJ161417 ,GJJ170386),江西省经济犯罪侦查与防控技术协同创新中心开放基金资助课题(JXJZXTCX-001)
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股票价格预测是投资领域的一个重点关注课题。由于股票价格受到诸多非线性因素的影响,得到精确的预测结果较为困难。为了消除股票指标的多重共线性,采用AdaptiveLasso算法对指标变量进行筛选,实现了数据降维。之后,利用灰色预测对股票价格影响指标进行预测,并在此基础上利用神经网络模型对股票收盘价进行预测。结果表明,利用灰色系统和BP神经网络结合的模型所得预测结果平均相对误差为0.095,且运行效率较高,对股票预测具有一定的积极意义。
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