时间序列分析方法在我国股市预测中的运用
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分类号：O244
单位代码：10110 学 号：S20080704
时
中北大学
间
序 列
硕士学位论文
分
析
方
法
在 我
时间序列分析方法在我国股市预测中
国
股 市
的运用
预
测
中
的
运
用
翟
硕士研究生 翟志荣
志
荣
指导教师
白艳萍
中
学科专业
应用数学
北
大
学
2011 年 5 月 15 日
图书分类号
密级
非密
UDC 注 1_______________________________________________________________
签 名： 导师签名：
日期： 日期：
中北大学学位论文
时间序列分析方法在我国股市预测中的运用 摘要
近年来，基于时间序列分析的预测，在各个领域中都得到了广泛的应用。我国股票 市场是一个高度复杂的非线性动力系统，对股票价格进行预测较为普遍的模型就是时间 序列模型，后来科学家通过对人脑的研究，提出了神经网络模型。基于神经网络具有自 适应学习、高度鲁棒性和容错能力、能充分逼近复杂的非线性关系等优点，神经网络模 型受到人们的普遍关注和认可，并在预测方面取得了显著成绩。
本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括： ①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可 以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学 位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位 论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密 后遵守此规定）。
本文首先介绍了时间序列分析的相关概念，其次介绍了三种时间序列的计量模型， 最后介绍了时间序列的另一种预测模型就是神经网络模型，神经网络模型能够拟合任意 非线性曲线，它的思想是在给定的预测度下通过给定的样本数据进行机器训练，建立输 出与输入的函数关系。本文以我国股票市场中的个股亚泰集团数据和康美药业数据作为 研究对象，以投资者短期的投资经营理念为主，来预测股票价格的未来走势。本文采用 Matlab 软件实现的方法，利用其工具箱和简单的编程环境，对中国股票市场数据进行检 验。结合所学数学知识，我们选择时间序列的线性模型和 BP 神经网络模型再次对股票 指数数据进行仿真和预测。然后通过误差分析，把线性模型和 BP 神经网络模型的预测 结果进行比较，得出两种模型的优点与不足，为未来的工作提出宝贵的意见。
股市时间序列具有以下两个特性：首先，它貌似随机但又好像不完全随机；其次， 它非常容易获得。因此，众多研究学者以及股票交易者都希望能从中找出某些规律对股 票价格或收益率进行准确预测。本文的研究对象是股票价格预测模型。时间序列预测方 法体现了股价运行的长期趋势，股价短期技术调整是非线性关系，可以用神经网络模型 进行分析。
论文评阅人______________________________________________
答辩委员会主席_______________________
2011 年 5 月 15 日
注 1：注明《国际十进分类法 UDC》的分类
Dissertation for the Master's Degree
The Application of Time Series Analysis Methods in China's Stock Market Forecasting
By: Zhai Zhirong Supervisor: Professor Bai Yanping
North University of China 2011
硕士学位论文
时间序列分析方法在我国股市预测中 的运用
翟志荣
指导教师（姓名、职称）
白艳萍教授
申请学位级别
理学硕士
专业名称
应用数学
Hale Waihona Puke Baidu
论文提交日期________年______月______日
论文答辩日期__2011__年__5 __月__29 _日
学位授予日期________年______月______日
关键词：时间序列，股票价格预测， BP 神经网络模型， Matlab
中北大学学位论文
The Application of Time Series Analysis Methods in China's Stock Market Forecasting Abstract
In recent years, the forecast based on the analysis of time series, is widely used in various fields. China's stock market is a highly complex nonlinear dynamic system. In China, people usually use time series model to predict the stock price, but later scientists propose neural network model by studying human brain. Due to the self-adaptive study, highly robustness and fault tolerance of neural network, and it’s fully approximation to complicated nonlinear relation, more and more attention is being paid to the neural network model and the model is accepted by people. In addition, the neural network model achieves remarkable results in stock forecast.
原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含 其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人 承担。
论文作者签名：
日期：
关于学位论文使用权的说明
单位代码：10110 学 号：S20080704
时
中北大学
间
序 列
硕士学位论文
分
析
方
法
在 我
时间序列分析方法在我国股市预测中
国
股 市
的运用
预
测
中
的
运
用
翟
硕士研究生 翟志荣
志
荣
指导教师
白艳萍
中
学科专业
应用数学
北
大
学
2011 年 5 月 15 日
图书分类号
密级
非密
UDC 注 1_______________________________________________________________
签 名： 导师签名：
日期： 日期：
中北大学学位论文
时间序列分析方法在我国股市预测中的运用 摘要
近年来，基于时间序列分析的预测，在各个领域中都得到了广泛的应用。我国股票 市场是一个高度复杂的非线性动力系统，对股票价格进行预测较为普遍的模型就是时间 序列模型，后来科学家通过对人脑的研究，提出了神经网络模型。基于神经网络具有自 适应学习、高度鲁棒性和容错能力、能充分逼近复杂的非线性关系等优点，神经网络模 型受到人们的普遍关注和认可，并在预测方面取得了显著成绩。
本人完全了解中北大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括： ①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可 以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学 位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位 论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密 后遵守此规定）。
本文首先介绍了时间序列分析的相关概念，其次介绍了三种时间序列的计量模型， 最后介绍了时间序列的另一种预测模型就是神经网络模型，神经网络模型能够拟合任意 非线性曲线，它的思想是在给定的预测度下通过给定的样本数据进行机器训练，建立输 出与输入的函数关系。本文以我国股票市场中的个股亚泰集团数据和康美药业数据作为 研究对象，以投资者短期的投资经营理念为主，来预测股票价格的未来走势。本文采用 Matlab 软件实现的方法，利用其工具箱和简单的编程环境，对中国股票市场数据进行检 验。结合所学数学知识，我们选择时间序列的线性模型和 BP 神经网络模型再次对股票 指数数据进行仿真和预测。然后通过误差分析，把线性模型和 BP 神经网络模型的预测 结果进行比较，得出两种模型的优点与不足，为未来的工作提出宝贵的意见。
股市时间序列具有以下两个特性：首先，它貌似随机但又好像不完全随机；其次， 它非常容易获得。因此，众多研究学者以及股票交易者都希望能从中找出某些规律对股 票价格或收益率进行准确预测。本文的研究对象是股票价格预测模型。时间序列预测方 法体现了股价运行的长期趋势，股价短期技术调整是非线性关系，可以用神经网络模型 进行分析。
论文评阅人______________________________________________
答辩委员会主席_______________________
2011 年 5 月 15 日
注 1：注明《国际十进分类法 UDC》的分类
Dissertation for the Master's Degree
The Application of Time Series Analysis Methods in China's Stock Market Forecasting
By: Zhai Zhirong Supervisor: Professor Bai Yanping
North University of China 2011
硕士学位论文
时间序列分析方法在我国股市预测中 的运用
翟志荣
指导教师（姓名、职称）
白艳萍教授
申请学位级别
理学硕士
专业名称
应用数学
Hale Waihona Puke Baidu
论文提交日期________年______月______日
论文答辩日期__2011__年__5 __月__29 _日
学位授予日期________年______月______日
关键词：时间序列，股票价格预测， BP 神经网络模型， Matlab
中北大学学位论文
The Application of Time Series Analysis Methods in China's Stock Market Forecasting Abstract
In recent years, the forecast based on the analysis of time series, is widely used in various fields. China's stock market is a highly complex nonlinear dynamic system. In China, people usually use time series model to predict the stock price, but later scientists propose neural network model by studying human brain. Due to the self-adaptive study, highly robustness and fault tolerance of neural network, and it’s fully approximation to complicated nonlinear relation, more and more attention is being paid to the neural network model and the model is accepted by people. In addition, the neural network model achieves remarkable results in stock forecast.
原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独 立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含 其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人 承担。
论文作者签名：
日期：
关于学位论文使用权的说明