【摘 要】
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股票系统预测的研究具有重大的理论意义和诱人的应用价值。本文开发了基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型,通过相关性分析,排除与目标函数相关性低的参
【机 构】
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中国社会科学院金融所,北京科技大学冶金与生态工程学院
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股票系统预测的研究具有重大的理论意义和诱人的应用价值。本文开发了基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型,通过相关性分析,排除与目标函数相关性低的参数,建立上证指数预测参数集,使用多元线性回归和层次分析法计算各个参数的权重,克服了传统通过定性方法确定权重不准确的缺点,使用灰色关联度的方法对案例进行检索,通过案例择优对检索结果进行处理。最终对上证指数进行预测,并且将本模型的预测结果与传统案例推理、多元线性回归和人工神经网络的结果进行比较,结果发现:与其他方法相比,本模型预测上证指数具有较高的精度,误差区间在[-5,+5]范围内,本模型为45.0%,其他方法都小于或等于30.0%;误差区间在[-10,+10]范围内,本方法为75.0%,其他方法都小于或等于55.0%;误差区间在[-20,+20]范围内,本方法为95.0%,其他方法都小于或等于90.0%。另外,案例推理还具有检索时间短的优点。
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