目录
摘要 II
关键词II
AbstractIII
引言
引言1
1方法1
1.1时间序列GARCH模型 1
1.1.1数据的收集与处理2
1.1.2模型建立2
1.1.3模型预测5
1.2多元回归分析5
1.2.1模型建立6
1.2.2模型检验 6
1.3 数据挖掘 8
1.3.1 数据收集 9
1.3.2 决策树方法 9
1.3.3 模型建立 9
1.4 小结 13
2 混合模型的建立13
2.1 模型建立依据13
2.2 算法流程 14
2.3 模型的建立 14
2.3.1 AR模型 14
2.3.2 ARGARCH模型拟合 15
2.3.3 ARGARCHABP模型建立 16
2.4 小结 17
3讨论 18
致谢18
参考文献19
利用多种统计模型对股票收益率的分析和预测
摘 要
随着中国经济的高速发展，人民的生活得到极大提高，经济水平不断提升，理财观点也在逐渐发生变化，股票这种收益高见效快的理财方式越来越被广大民众所青睐，然而其高风险率又让不少人望而却步，如何运用统计方法，对股票数据进行收集、处理、分析以及预测是现在股民最为关切的内容。本文将根据已有的交易数据运用时间序列的GARCH模型、多元回归线性模型以及数据挖掘方法对其进行深入的分析并较为准确地作出预测，通过对三种方法的分析预测结果进行评价，挑选出最合适的方法，为投资者决策提供一定的参考价值。
ANALYSIS AND PREDICTION OF STOCK RETURNS USING A VARIETY OF STATISTICAL MODELS
ABSTRACT
With the rapid development of Chinas economy, peoples lives ha *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: *351916072* 
ve been greatly improved, the economic level has been continuously improved, and the financial management viewpoint has gradually changed. The financial management method, which is highly effective and effective, has become more and more popular among the general public. The high risk rate has made many people discouraged. How to use statistical methods to collect, process, analyze and forecast stock data is the most concerned content of investors. Based on the existing transaction data, this paper will use the time series GARCH model, multiple regression linear model and data mining method to carry out indepth analysis and make accurate predictions. The results of the three methods are evaluated and selected. The most appropriate method provides a certain reference value for investor decisionmaking.
KEY WORDS：GARCH model; multiple regression linear model; data mining;bp neural netwok
引言
随着人民生活水平的提高，其理财观点也在发生着变化，银行、保险不在是人们的所有选择，在这个货币流通速度加快，CPI指数高度增长的时代，高回报率，快时效的理财方式才能让人们满足投资带来的收益。证券业作为我国金融行业的三大支柱之一，因其资金流动量大的特点逐渐进入人们的视线，但其很高的风险又让谨慎的投资者望而却步，因此规避股票风险投资的意义重大。股票市场收益率波动性的研究是金融研究的热点,正常范围内的收益率波动有利于活跃市场,但是过于频繁或较大幅度的波动会给投资者、上市公司和政府带来巨大的风险,并且不利于市场的正常运行及发展。
本文利用三种统计学的方法对股票收益率进行与预测。GARCH模型是对金融数据波动性进行描述的有效方法,它是最常用、最便捷的异方差序列拟合模型；多元回归模型则是在考虑分析了对股票波动影响较大的因素后，对其进行线性拟合，并对模型做出适当的调整，构造出相对合适的拟合模型；对于数据挖掘模型，利用数据挖掘算法, 自动进行价格形态聚类, 并计算每类股票的收益情况, 从而找出其对投资者有参考意义的形态。
选题背景：随着人民生活水平的提高，其理财观点也在发生着变化，银行、保险不在是人们的所有选择，在这个货币流通速度加快，CPI指数高度增长的时代，高回报率，快时效的理财方式才能让人们获得了投资带来的收益。证券业作为我国金融行业的三大支柱之一，因其资金流动量大的特点进入了人们的视线，但其很高的风险又让谨慎的投资者望而却步，因此规避股票风险投资的意义重大。股票市场收益率波动性的研究是金融研究的热点,正常范围内的收益率波动有利于活跃市场,但是过于频繁或较大幅度的波动会给投资者、上市公司和政府带来巨大的风险,并且不利于市场的正常运行及发展。

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