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基于动态贝叶斯网络的股价动态模型与其在中国市场上的应用研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着互联网的普及和全球化的趋势，股市投资已经成为人们获取财富的重要方式之一。而在投资股市中，预测股价变化是非常重要的。因此，股价预测成为了投资者和经济学家关注的热点问题。
传统的股价预测方法主要是基于技术和基本面分析，但它们都存在一些局限性。技术分析主要基于历史数据和图表模式进行分析，但是过多的主观因素影响最终的决策，同时技术分析无法解释市场的变化趋势。基本面分析则主要基于经济和公司财务状况的分析，但是它往往只考虑了局部的变化而缺乏整体的考虑，同时也无法考虑市场同其他因素之间的相互作用。
为了解决这些问题，基于贝叶斯网络的方法被广泛应用于股价预测。动态贝叶斯网络是一种新型的贝叶斯网络，它考虑了时间序列和动态因素，能够模拟不同时间段之间的因果关系。相比传统的方法，它更为全面和准确。
二、研究目的
本文通过研究动态贝叶斯网络和相应算法，建立动态贝叶斯网络模型，对中国市场股票数据进行分析和预测，旨在探讨该模型对股价动态预测的有效性，并希望为股市投资者提供更多的信息和决策支持。
三、研究内容
1.动态贝叶斯网络的理论基础及算法分析。
2.基于动态贝叶斯网络模型的中国市场股票数据的预处理和特征提取。
3.分别使用动态贝叶斯网络模型和传统股价预测方法进行对比实验，并通过比较实验结果来评估动态贝叶斯网络在股价预测中的效果。
4.探讨动态贝叶斯网络在具体的股票市场中的应用价值。
四、研究方法
1.获取中国股票市场的历史数据，包括行情、财务报表等。
2.对数据进行预处理和特征提取，包括基础统计量计算、变量选择和数据标准化等。
3.建立动态贝叶斯网络模型，包括模型结构的建立、参数估计和预测等。
4.分别使用动态贝叶斯网络模型和传统的股价预测方法进行实验，包括ARIMA、SVM、神经网络等，并通过比较实验结果来评估动态贝叶斯网络在股价预测中的效果。
5.对实验结果进行分析和解释，探讨动态贝叶斯网络在中国市场的应用价值。
五、预期成果
1.建立一种动态贝叶斯网络模型，并探讨该模型在股价预测中的有效性。
2.通过对比实验，评估动态贝叶斯网络与传统股价预测方法在股票市场中的优劣。
3.解释分析实验结果，探讨动态贝叶斯网络在中国市场的具体应用价值。
4.为股市投资者提供更多的信息和决策支持。
六、研究难点
1.对历史数据进行预处理和特征提取，分析股票市场数据的特征并建立相应的预测模型。
2.建立动态贝叶斯网络模型，包括模型结构的建立和参数估计等部分。
3.实验过程中处理数据的准确性和实验结论的可靠性。
七、参考文献
1.吴峻宁.基于动态贝叶斯网络的股票市场预测方法研究[J].经济与管理,2015,37(01):19-22.
2.刘元.基于动态贝叶斯网络的股价预测分析[J].大数据导刊,2016,01:157-158.
3.孙国庆,严亚洲,安庆生.基于动态时间贝叶斯网络的股票收益率预测研究[J].系统科学与数学,2015,35(07):867-880.
4.胡颖红,李穗虎.基于动态贝叶斯网络的股票预测研究[J].发展研究,2016,02:98-102.