基于非负权重最优组合预测的股价预测研究

证券市场是一个信息量巨大的非线性动力系统,影响股票价格变化的因素众多,任何单一的预测方法都不能全面地反映股价变化规律。文章以中国银行一年的收盘价为例,运用在股价预测上能取得较好效果的ARIMA模型、GM(1,1)模型、RBF神经网络模型及其非负权重最优组合预测模型进行实证分析,发现组合预测模型在股价预测上能取得优于任何单一预测模型的效果,对投资者投资选股意义重大。