【摘 要】
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股票作为金融市场最主要的金融工具之一,其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预测,一直以来都是金融领域研究的焦点问题之一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类很
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股票作为金融市场最主要的金融工具之一,其价格波动能否预测、以及用何种方法进行预测,一直以来都是金融领域研究的焦点问题之一。国内外对股票价格波动进行预测的模型种类很多,然而不论哪一种模型,目前的研究都局限于通过已知的时间序列来预测将来的时间序列,这类模型对于预测没有历史时间序列的新股IPO无能为力。支持向量机采用结构风险最小化原则,使风险只与输入样本数目有关,而与输入的维数无关,从而避免“维数灾难”,克服了传统神经网络收敛速度慢,存在局部极小值等缺点,具有较好的泛化能力。本文将这个方法应用于新股IPO价格的预测,预测效果基本令人满意。本文还另外讨论了核函数及其参数对预测结果的影响。因此基于支持向量机的新股IPO价格预测模型对股票价格研究有着重要的参考价值。
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