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神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较

王波;张凤玲

【期刊名称】《武汉理工大学学报（信息与管理工程版）》

【年(卷),期】2005(027)006

【摘要】首先利用时间序列中的ARIMA模型和人工神经网络建立了两类股票价格预测模型并对一定时期的股票价格进行了预测,然后用4种广为使用的统计评价方法对两类模型的预测性能进行了比较.结果表明,两种模型都取得了很好的整体预测效果,而在趋势预测方面,神经网络则得到了比ARIMA模型更准确的结果.

【总页数】5页(69-73)

【关键词】股票预测;时间序列;模型;神经网络

【作者】王波;张凤玲

【作者单位】天津大学,理学院,天津,300072;天津大学,理学院,天津,300072【正文语种】中文

【中图分类】F830;TP183

【相关文献】

1.基于时间序列和神经网络相结合的股票预测研究 [J], 张扬武

2.SVM与神经网络在时间序列预测中的比较 [J], 奉国和

3.基于神经网络的人口增长多变量时间序列预测模型 [J], 陈涛

4.一种改进的基于指数平滑神经网络模型的时间序列预测方法 [J], 张东; 安玉娥; 傅娟

5.土壤水分预测神经网络模型和时间序列模型比较研究 [J], 刘洪斌; 武伟; 魏朝

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