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张琳 (张琳.)

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本文构建一个基于人工智能的中国股票价格预测模型,并探究预测效果异质性的原因.根据理论及现实,股票价格主要受利率、市场行为、技术指标以及公司价值因素等影响.对沪深两市具有代表性的个股价格进行预测的实证研究发现:股价预测值与真实值多数时间吻合,日度数据模型与月度数据模型预测精度偏差平均值分别落在1.7%和8%的水平内,且引入控制变量利率的稳健性检验并没有明显的变化产生.进一步的异质性研究给出,模型变量——自身股价、成交量、估值,是股票价格预测效果差异化的理论及现实影响因素.从而为我国政策当局、市场投资指数以及金融机构提供参考、建议和依据,共同维护股票市场的健康稳定乃至金融稳定.

Keyword:

长短期记忆网络LSTM 人工智能 异质性 股票价格预测

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  • [ 1 ] [张琳]北京工业大学

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Source :

暨南学报(哲学社会科学版)

ISSN: 1000-5072

Year: 2023

Issue: 3

Volume: 45

Page: 123-132

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