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    偏最小二乘法對股票的簡單預(yù)測

    2017-05-06 13:24:29白璐
    現(xiàn)代經(jīng)濟信息 2016年36期
    關(guān)鍵詞:金融

    白璐

    摘要:近些年股票市場快速發(fā)展,越來越多的人參與到股市當(dāng)中。然而股票卻是一種高回報,高風(fēng)險的投資方式,存在許多不確定因素,給投資者選擇股票造成了一定困難,所以人們希望能對股票價格進(jìn)行科學(xué)的分析預(yù)測,掌握股市變化的大致規(guī)律,從而得到高回報。許多相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)者做出了相關(guān)的預(yù)測方法,但是這些理論各有各的優(yōu)點與不足。本文主要運用偏最小二乘回歸算法預(yù)測,對股票進(jìn)行仿真實驗,揭示這種算法有較高的預(yù)測精確度。

    關(guān)鍵詞:金融;股票預(yù)測;偏最小二乘回歸算法

    中圖分類號:F832;06

    文獻(xiàn)識別碼:A

    文章編號:1001-828X(2016)036-000298-01

    一、傳統(tǒng)股票預(yù)測理論

    1.灰色預(yù)測理論

    灰色預(yù)測理論認(rèn)為盡管系統(tǒng)的行為模糊,數(shù)據(jù)復(fù)雜難測,但仍然有潛在的規(guī)律,是有整體功能的?;覕?shù)的生成,就是從復(fù)雜難測的數(shù)據(jù)當(dāng)中尋找出潛在規(guī)律。同時,此理論建立的是生成數(shù)據(jù)的模型,并不是原始數(shù)據(jù)的模型,所以,數(shù)據(jù)是通過生成數(shù)據(jù)的CM(1,1)模型所得到預(yù)測值的逆處理結(jié)果。這是一門新興的橫斷學(xué)科,以“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定性系統(tǒng)作為研究對象,通過提取部分已知信息中有價值的信息進(jìn)行研究,實現(xiàn)對系統(tǒng)行為的正確認(rèn)識和有效控制。所以,根據(jù)這個思想,我們可以重新理解股票市場的不確定性行為,將股市看作是部分信息未知、部分信息已知的數(shù)學(xué)模型,將股價看成股市這個灰色系統(tǒng)里的特征量。

    2.時間序列預(yù)測理論

    時間序列預(yù)測法就是通過排列和分析已經(jīng)排列好的時間序列,根據(jù)序列所反映出來的特征,猜測事物的發(fā)展過程、方向和未來趨勢,以此進(jìn)行類推或者延伸,用這種方法預(yù)測下一段時間可能達(dá)到的程度。時間序列預(yù)測的內(nèi)容包括:收集并整理某一種事件現(xiàn)象的資料;然后對這些資料進(jìn)行檢查鑒別,按照時間的先后順序排成數(shù)列;分析所排好的時間數(shù)列,從中找出該事件隨時間變化的潛在規(guī)律,得出一定模式,用這個模式去預(yù)測該社會現(xiàn)象將來的情況。

    二、偏最小二乘法理論

    1.基本知識

    偏最小二乘法是一種新型的多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法,它通過最小化誤差的平方找到一組數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配。用最簡單的辦法去求些未知的真值,使他們的誤差平方和最小。這種方法近幾十年來,在各領(lǐng)域都得到了迅速發(fā)展。偏最小二乘法把固定模式的方法和靈活性的認(rèn)識巧妙的結(jié)合起來了,實現(xiàn)回歸建模(多元線性回歸)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡化(主成分分析)以及兩組變量之間的相關(guān)性分析(典型相關(guān)分析)。這是多元統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析中的一個飛躍“。

    2.特點

    (1)即使自變量之間存在很大程度的相似性,仍可進(jìn)行建模

    f21可以在選取的樣本個數(shù)少于變量個數(shù)的情況下,進(jìn)行建模

    (3)最終模型中包含所有的初始自變量

    (4)模型更易識別是非隨機性的干擾還是系統(tǒng)信息

    (5)模型中自變量的回歸系數(shù)將更容易理解

    在計算方差和協(xié)方差時,求和號前面的系數(shù)有兩種取法:當(dāng)樣本點集合是隨機抽取得到時,應(yīng)該取1/(n-1),反之這個系數(shù)可取1/n。

    四、結(jié)語

    在選取了恰當(dāng)?shù)囊蛩睾凸胶?,可看出偏最小二乘法計算的結(jié)果比較貼近現(xiàn)實值.說明偏最小二乘法可以在股票數(shù)據(jù)不十分充足的情況下,依然可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的擬合。這也為股票的預(yù)測多提供了一種思路方法。

    本文在進(jìn)行試驗仿真的部分,由于股票價格的影響因素眾多,不能完全將這些因素都考慮其中,使得實驗結(jié)果仍偏離實際。本人未來會更進(jìn)一步的研究股票預(yù)測的影響因素,改進(jìn)偏最小二乘算法,使其能更加準(zhǔn)確的預(yù)測股票的未來走勢。

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