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基于GARCH模型和BP神经网络模型的股票价格预测实证分析
标题：基于GARCH模型和BP神经网络模型的股票价格预测实证分析
摘要：
近年来，股票市场的波动性逐渐增强，股票价格的预测已成为投资者和金融从业者关注的焦点。本文旨在探索并比较基于GARCH模型和BP神经网络模型的股票价格预测方法，并对其实证分析结果进行评估。经过构建和训练两种模型，我们发现GARCH模型在短期预测方面表现出较好的效果，而BP神经网络模型在长期预测方面具有优势。本文的研究结论对投资者和金融从业者在股票市场中的决策提供了新的参考和指导。
关键词：GARCH模型，BP神经网络模型，股票价格预测，波动性，实证分析
1.引言
股票市场的价格波动性是股票价格预测的重要因素之一。市场参与者希望能够通过合理的预测方法，把握股票价格的走势，以便能够准确决策。本文旨在基于GARCH模型和BP神经网络模型，进行股票价格的预测实证分析，并比较两种模型的预测能力。
2.GARCH模型
GARCH模型是一种常用的金融时间序列模型，能够描述金融市场中的波动性。该模型基于过去的价格波动来预测未来的波动，并考虑到了波动的异方差特性。在实证分析中，我们将使用GARCH模型来预测股票价格的短期波动性，并根据结果评估其预测能力。
3.BP神经网络模型
BP神经网络模型是一种常见的人工神经网络模型，被广泛应用于股票价格预测领域。该模型通过训练神经网络，将历史数据与目标股票价格建立映射关系，从而实现对股票价格的预测。在实证分析中，我们将使用BP神经网络模型来预测股票价格的长期趋势，并根据结果评估其预测能力。
4.数据获取和预处理
我们选取了某股票市场的历史股票价格作为研究对象，并进行了数据的获取和预处理。预处理包括数据清洗、数据转换和数据分割等步骤，以满足模型的输入要求。
5.模型构建与训练
我们分别构建了GARCH模型和BP神经网络模型，并使用历史数据进行模型的训练。在GARCH模型中，我们选择适当的参数，通过最大似然估计方法进行模型参数的估计。在BP神经网络模型中，我们选择适当的网络拓扑结构和激活函数，通过误差反向传播算法进行模型参数的训练。
6.实证分析结果
经过模型构建和训练，我们得到了GARCH模型和BP神经网络模型的预测结果。通过与实际观测值进行比较，我们发现GARCH模型对于短期股票价格的波动性预测具有较好的效果，而BP神经网络模型在长期趋势的预测方面具有一定的优势。
7.模型评价和对比分析
我们对GARCH模型和BP神经网络模型的预测能力进行了评价和对比分析。通过均方误差和平均绝对百分比误差等指标，我们发现两种模型在不同预测时期和时间尺度上都存在一定的优势和局限性。
8.结论与展望
本文通过基于GARCH模型和BP神经网络模型的股票价格预测实证分析，比较了两种模型的预测能力。实证结果表明，GARCH模型在短期预测方面表现出较好的效果，而BP神经网络模型在长期预测方面具有优势。然而，两种模型都存在一定的局限性，需要进一步的改进和优化。未来的研究可以考虑结合不同模型或使用其他预测方法，以提高预测的准确性和稳定性。
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