基于LSTM-ARIMA模型股票预测研究

随着理财观念的不断深化,股票作为金融资产在资本市场的投资价值逐渐显现。因此,对股票价格的预测越来越成为当下专家学者的研究重点。其中,股价涨跌幅趋势的研究能够帮助投资者制定个性化选股策略,从而提高可行性、降低风险,以此达到投资收益率最大化。本文选取不同领域的6支股票进行分析,经过相关性分析和熵权法权重分析后确定收盘价作为股价评价指标,选用2018年2月2日至2022年3月30日收盘价时序列数据数据建立LSTM神经网络进行长期股价走势分析,选用2021年6月1日至2022年3月30日收盘价建立ARIMA模型进行短期股价走势分析,结合拟合值、真实值和模型预测误差,结果显示预值和真实值相差不大。由测试结果可以得出结论,LSTM神经网络模型对于长期时间序列数据预测结果拟合精度高,ARIMA模型对于短期走势走势拟合程度高。因此,结合LSTM神经网络模型和ARIMA模型模型可以对长短期股价进行预测分析,能够得到一个较为精确的预测走势。

“互联网+”背景下农业经济发展困境与优化策略

互联网+时代下我国农业发展出现新业态、新形式,通过研究我们知道互联网+背景下农业经济的发展面临着农产品相关标准不够统一、农产品销售途径不够完善、农业发展相关基础设施建设尚未健全、相关人才匮乏的问题。围绕以上提出的农业经济发展困境,提出制定互联网+背景下农业经济发展的科学战略,建立完善的基础设施建设,制定人才培养与人才引进计划的优化策略,推动互联网背景下农业经济的发展。

成渝地区双城经济圈体育产业集群动力机制及演化路径研究

2019 年 9 月国务院发布《体育强国建设纲要》,明确指出体育产业作为朝阳产业,2015 年后将成为国民经济支柱性产业,成为下一阶段经济发展新引擎带来新经济增长点。成渝地区明确战略引领以此为统揽,坚定响应国家号召建设体育强国,结合成都地区盆地优势,规划新一线城市建设发展格局,加速提升四川省在全局中的战略地位。成渝地区是我国中西部地区大体量经济圈层,若携手合作产业联动,依托政策红利带来人口活力,必将辐射带动周边省市协同发展,又能产业优势互补,实现互利互惠多方共赢。

农村旅游业财务管理规范化路径研究

我国旅游业不断发展,对于旅游业财务管理的规范化要求也不断在提高,我国旅游业财务管理存在风险意识不够完善,财务管理人员素质不够成熟等问题。因此本文针对旅游业财务管理存在的问题提出建立完善的财务管理体系,对成本进行合理分析与管控并加强对财务风险认识,建立风险预警机制,改进人才管理,为旅游业财务管理吸引与培养更多优质人才,构建旅游业电子信息网络一体化平台,让财务信息公开透明,便于监督与管理。

乡村振兴背景下农产品冷链物流发展问题及对策研究

乡村振兴背景下农产品冷链物流发展是我国农村发展的关键所在。基于农产品冷链物流发展存在问题,从基础设施,体系建设,人才培育三方面,提出农产品冷链物流发展的对策建议,以期推动农产品冷链物流发展,为乡村振兴战略实施奠定坚实的基础。