基于神经网络的上证指数预测模型

神经网络依据数据本身的内在联系建模,具有良好的自组织、自适应性,有很强的学习能力、抗干扰能力。它能自动从历史数据中提取有关经济活动中的知识,可以克服传统定量预测方法的许多局限以及面临的困难,同时也能避免许多人为因素的影响。本文基于人工神经网络原理,研究了宏观经济影响下上海股市,用2005年6月到2008年11月的月度沪市上证指数作为训练数据预测08年11月份以后三个月的上证指数,并与实际数值进行了对比。最后分析了神经网络应用于股市预测的时效性。