基于小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的非參數(shù)模型及其應用研究

1、——————————————————————————————————————一。．凌菱莓或發(fā)表該論文涉及的研究內(nèi)容時；‘會注明西安理工大學! ；；西安理工大學擁有學位論文的墨i 疆蔞如下使用權，1 ，j ’包括；警校可以保存學位論文；．、可以采用影剮，縮印或其他復制手段保存；董：甏豢：論文知：。軻以查閱或借閱一本人授權西安理墨太學對學位論文全部內(nèi)容編入冷耥數(shù)據(jù)庫 ：≈o 籜荔” ＼’ 。- ，■’一 ：。 ■ ，j 一一。 ， 礦 r

2、．■j 每≤裝進符檢索。；本學位論文全部或部分丙容的公布( 包括刊登) 授權西安理芏矢學研究生學．* 摻％．，移糟靜：二轉(zhuǎn)、* 銹劣鈍稚漾囊繅洳蹉瓣蕊囊羹 f l ”÷，c } j 。J ! 。÷、～、’+ 、1 f ，：一1 一t 一一一t “．～‘知持二多． { ：·， ‘’7 ， ’二i - ，J t h 一上! 、J ：』j 鏈一々、7，’’ 土校保密辦公室確定密級的涉密學位論文，? 按照相關保密規(guī)

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6、 c - ～i 梅一，Xf 1 ‘論文題目：基于小波與神經(jīng)網(wǎng)絡的非參數(shù)模型及其應用研究學科專業(yè)：應用數(shù)學研究生：劉常明指導老師：張德生教授摘要簽名：麴整! 日 簽名：齜本文將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡、可加外生變量的非參數(shù)模型相結合對上證綜指月度收盤指數(shù)進行研究，該方法發(fā)揮了小波分析的時頻局部化特征和神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射功能，同時又考慮了影響股票價格的外界因素，具有較好的預測效果。本文的主要研究內(nèi)容如下：1 ．考慮到外界因素對股票指數(shù)的影響，應

7、用灰典型相關分析法對上證綜指的影響因素進行分析，分析結果表明：貨幣供應量是影響上證綜指的一個重要影響因素。2 ．首先對上證綜指月度收盤指數(shù)建立了N A R 模型，并對其進行了預測；然后，將貨幣供應量作為外生變量引入到模型中，建立了上證綜指的N A R X 模型并進行預測；最后將N A R X 模型的預測結果與N A R 模型的預測結果作比較。結果表明：N A R X 模型的預測效果優(yōu)于N A R 模型。3 ．首先對上證綜指月度收盤指數(shù)和

8、貨幣供應量進行小波分解和重構，分別得到它們的近似序列和細節(jié)序列。然后，對上證綜指建立了基于小波的N A R X 模型，即分別對近似序列和細節(jié)序列建立N A R X 模型，并分別進行預測，再將兩部分的預測值疊加作為最終的預測值；同時，對上證綜指建立了基于小波的N N - N A R X 模型，即對近似序列建立B P 神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對細節(jié)序列仍然建立N A R X 模型，并分別進行預測，再將兩部分的預測值疊加作為最終的預測值；最后，將上證綜