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摘要
股票市场存在股价波动现象,而且具有频率高、幅度大的特点,使得投资决策具有难度和风险。投资者很多时候采取的投资决策方法具有很强的主观性,容易受到限制。本文旨在帮助投资者选择一种科学的方法来进行股价预测,首先阐述预测方法的选择及本文的研究思路;其次以中兴通讯为例并依据相关性分析选择13个财务指标作为股价预测基础,其中通过检验的有6个财务指标;再次用SPSS对38家A股制造业企业进行打分排名,并根据得分情况选出情况良好的公司作为研究对象;通过Matlab构建BP神经网络模型,并且用样本外数据进行股价预测检验;最后将PCA之前的BP神经网络与PCA之后的BP神经网络进行对比,最终得出结论:PCA-BP模型准确度较高,可以很好地帮助投资者进行股价预测。
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