偏最小二乘法对股票简单预测,本论文为您写简单毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
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摘 要：近些年股票市场快速发展,越来越多的人参和到股市当中.然而股票却是一种高回报,高风险的投资方式,存在许多不确定因素,给投资者选择股票造成了一定困难,所以人们希望能对股票价格进行科学的分析预测,掌握股市变化的大致规律,从而得到高回报.许多相关领域的学者做出了相关的预测方法,但是这些理论各有各的优点和不足.本文主要运用偏最小二乘回归算法预测,对股票进行仿真实验,揭示这种算法有较高的预测精确度.
关键词：金融；股票预测；偏最小二乘回归算法
中图分类号：F832；06
文献识别码：A
文章编号：1001-828X（2016）036-000298-01
一、傳统股票预测理论
1.灰色预测理论
灰色预测理论认为尽管系统的行为模糊,数据复杂难测,但仍然有潜在的规律,是有整体功能的.灰数的生成,就是从复杂难测的数据当中寻找出潜在规律.同时,此理论建立的是生成数据的模型,并不是原始数据的模型,所以,数据是通过生成数据的CM（1,1）模型所得到预测值的逆处理结果.这是一门新兴的横断学科,以“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统作为研究对象,通过提取部分已知信息中有价值的信息进行研究,实现对系统行为的正确认识和有效控制.所以,根据这个思想,我们可以重新理解股票市场的不确定性行为,将股市看作是部分信息未知、部分信息已知的数学模型,将股价看成股市这个灰色系统里的特征量.
2.时间序列预测理论
时间序列预测法就是通过排列和分析已经排列好的时间序列,根据序列所反映出来的特征,猜测事物的发展过程、方向和未来趋势,以此进行类推或者延伸,用这种方法预测下一段时间可能达到的程度.时间序列预测的内容包括：收集并整理某一种事件现象的资料；然后对这些资料进行检查鉴别,按照时间的先后顺序排成数列；分析所排好的时间数列,从中找出该事件随时间变化的潜在规律,得出一定模式,用这个模式去预测该社会现象将来的情况.
二、偏最小二乘法理论
1.基本知识
偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法,它通过最小化误差的平方找到一组数据的最佳函数匹配.用最简单的办法去求些未知的真值,使他们的误差平方和最小.这种方法近几十年来,在各领域都得到了迅速发展.偏最小二乘法把固定模式的方法和灵活性的认识巧妙的结合起来了,实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）.这是多元统计数据分析中的一个飞跃“.
2.特点
（1）即使自变量之间存在很大程度的相似性,仍可进行建模
f21可以在选取的样本个数少于变量个数的情况下,进行建模
（3）最终模型中包含所有的初始自变量
（4）模型更易识别是非随机性的干扰还是系统信息
（5）模型中自变量的回归系数将更容易理解
在计算方差和协方差时,求和号前面的系数有两种取法：当样本点集合是随机抽取得到时,应该取1/（n-1）,反之这个系数可取1/n.
四、结语
在选取了恰当的因素和公式后,可看出偏最小二乘法计算的结果比较贴近现实值.说明偏最小二乘法可以在股票数据不十分充足的情况下,依然可以进行数据的拟合.这也为股票的预测多提供了一种思路方法.
本文在进行试验仿真的部分,由于股票价格的影响因素众多,不能完全将这些因素都考虑其中,使得实验结果仍偏离实际.本人未来会更进一步的研究股票预测的影响因素,改进偏最小二乘算法,使其能更加准确的预测股票的未来走势.
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