基于matlab实现人工神经网络在股票评级中的应用研究

编号 zgly0001641946

文献类型 期刊论文

文献题名 基于matlab实现人工神经网络在股票评级中的应用研究

作者 黄紫晖  许学军 

作者单位 上海理工大学管理学院 

母体文献 中国林业经济 

年卷期 2018年04期

年份 2018 

分类号 F832.51 

关键词 matlab  人工神经网络  股票评级 

文摘内容 股票评级系统衡量方法科学、评分简单易懂,是非常好的指导投资行为的指标,在股票市场发展中有着特殊的作用,对上市公司业绩评价、投资指导和促进市场优胜劣汰有着重要的意义。目前对股票评级的方法研究较少,学者们用回归分析等数理统计算法进行了极为有限的探索。用神经网络等智能算法对股票评级分类的研究尚属空白。旨在对该领域做出初步尝试,尽可能选择具有代表性的指标,通过人工神经网络模型来实现股票评级,并计算该模型预测的精确程度。最终,从结果来看,BP神经网络模型摆脱了传统方式的局限,突破了依赖线性模型的限制,用非线性模型模拟了实际数据,实现了在股票评级应用研究中方法的创新。