BP神经网络与ARMA-GARCH模型在股票预测中的对比分析

摘要：

考虑到股票价格瞬息万变,波动性强,用BP神经网络与ARMA-GARCH模型对上汽集团收盘价预测.对BP神经网络与ARMA-GARCH模型的股票预测结果进行对比分析,结果表明,在预测未来20 d收盘价时,BP神经网络平均绝对误差比ARMA-GARCH模型低31.4％;在预测未来6 d收盘价时,ARMA-GARCH模型平均绝对误差比BP神经网络低7.4％.说明BP神经网络在长期预测中更为精准,而ARMA-GARCH模型在短期预测中具有微弱优势.

关键词：股票价格、BP神经网络模型、ARMA-GARCH模型

所属期刊栏目：41

分类号：O29:F832(应用数学)

资助基金：新乡市政府决策研究招标课题;陕西国际商贸学院校级项目

在线出版日期：2021-06-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：14-20