基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

摘要：

影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.

关键词：互联网、股市信息量、股价波动率、预测

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部留学回国人员科研启动基金4131522;国家自然科学基金70571003

在线出版日期：2008-05-28（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：220-226