【摘 要】
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随着中国经济的迅速发展,中国的股票市场不断完善,人们对于股市的参与越来越多,渴望对股票价格的预测和好的预测精度。这是目前全世界都在关注的一个股票问题。这个问题吸引
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随着中国经济的迅速发展,中国的股票市场不断完善,人们对于股市的参与越来越多,渴望对股票价格的预测和好的预测精度。这是目前全世界都在关注的一个股票问题。这个问题吸引着无数的学者进行研究。本文针对这一问题,系统地介绍了股票价格的预测理论的发展进程,以及各种常用的时间序列预测方法,包括ARIMA,神经网络,灰色理论,以及最新发展起来的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论,并重点对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论作了详细介绍。分别从理论背景,基本含义,基本原理,常用做法,基本步骤,及其改进和发展等几个方面作了全面介绍,并对他们的优缺点作了简单比较和分析。另外,本文还运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和ARIMA分别对招商银行2006年下半年的股票价格做实证分析。通过做回归分析和预测,找出其中的最优参数,并对最后12月份的价格作出了预测,证明了支持向量机对于短期的时间序列预测具有非常高的预测精度,是一种非常好的数据分析和预测的方法,具有很大的使用价值。
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