利用RBF神经网络研究新信息对个股价格的影响

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目前对于股票价格及走势的预测方法主要有基本面分析和技术分析法。然而影响股票价格的因素多种多样,专家、学者、证券从业人员以及各种机构及个人投资者都从不同角度,运用各种理论及方法对股价的变动进行研究,并期望能对股价作出较为精准的预测。在研究过程中,基于各种不同的理论基础及学术观点,形成了很多预测方法及学说。基本面分析是通过研究公司的经营状况,行业发展趋势等基本面来估算公司的公允价值,并认为公司的股价在长期反映了其公允价值。而技术分析则以历史股价的各种技术指标来预测股价。根据基本面分析的理论,公司公布的信息会改变投资者对公司基本面的判断,从而对股价产生影响。也有大量的研究证实,中国的股市呈现弱有效性,也就是新信息不但会影响股价,并且这种影响会持续一段时间。本文采用RBF神经网络作为工具,结合基本面分析和技术分析的方法,研究新信息的公布对股价产生的影响。经过研究发现,不论是公司的年报公布、业绩预告或是分红预案的公布,都会对股票的价格产生影响。并且这种影响往往是在公布之前的几个交易日就已经显现出来,并且会延续到公布后的若干个交易日。
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