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系統識別號 U0026-0812200913432738
論文名稱(中文) 台灣上市電子類股價指數走勢預測之研究
論文名稱(英文) The Study of the Forecasting of the Stock Prices and Trend for the Electronic Industry in Taiwan
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 統計學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 95
學期 2
出版年 96
研究生(中文) 蔡正修
研究生(英文) Cheng-Hsiu Tsai
電子信箱 fly19812@hotmail.com
學號 r2694406
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 87頁
口試委員 指導教授-吳宗正
口試委員-賴明材
口試委員-溫敏杰
中文關鍵字 時間數列  電子類股價指數  倒傳遞類神經網路  適應性網路模糊推論系統  迴歸分析 
英文關鍵字 Regression Analysis  Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System  Electronic Industry stock price index  Back-Propagation Network  Time Series 
學科別分類
中文摘要 目前台灣的銀行存款利率低,經濟發展也受到國家政策所限制,人民生活顯得艱難,若想創造額外的財富就要懂得投資。股票投資具有高報酬率和高變現性的優點,一直以來都是熱門的投資工具之一,其中電子類股更是股市中的主流股,其成交值可佔總成交值的六至八成,所以電子類股的走勢足以帶動台股的波動。而投資人若能掌握股價指數高低和漲跌,則可較正確地制定投資策略,進而獲取利潤。因此,本研究運用迴歸分析、時間數列、倒傳遞類神經網路和適應性網路模糊推論系統等方法建立模式,以各模式預測台灣上市電子類股價指數隔月的收盤指數,並比較各模式之預測優劣。研究結果顯示,在預測指數上以時間數列模式最佳,而在預測指數走勢上以因素分析萃取變數之複迴歸模式最佳。適應性網路模糊推論系統在訓練樣本中藉由其強力的學習能力,使得各方面配適結果最佳,但在預測時整體來說績效最差。倒傳遞類神經網路模式整體的預測績效比適應性網路模糊推論系統佳,但劣於傳統統計方法。
英文摘要 The bank account interest rate of Taiwan is low at present, and the economy development is also limited by state policy, and therefore people’s lives seem to be difficult. If people want to gain additional wealth, they must know how to invest. The stocks are always popular for their advantages of expectable good return and high cash conversion rate. The electronic industry is mainstream industry, and the tendency of Electronic Industry stock price index is enough to drive the fluctuation of the whole stock market. If the investor can grip the movement of stock price index, they can draw up the investment strategy accurately and obtain profits. As a result, we will establish prediction model by Regression Analysis、Time Series、Back-Propagation Network and Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System, and compare accuracy of all the prediction models. The result shows that Time Series is the best in the forecasting of the stock prices, and Regression Analysis that using Factor Score is the best in the forecasting of the trend. Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System is strong to train sample, but it is the worst to forecasting of the stock prices and trend. Back-Propagation Network get a better result than Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System as a whole, but Statistical Methods have the best result.
論文目次 第一章 緒論........................................1
第一節 研究背景與動機..............................1
第二節 研究目的....................................3
第三節 研究對象與範圍..............................4
第四節 研究流程....................................4
第二章 理論基礎與文獻探討..........................6
第一節 股票價格分析方法............................6
第二節 相關文獻探討................................10
第三章 研究方法....................................19
第一節 研究架構....................................19
第二節 變數定義....................................20
第三節 統計方法....................................37
第四節 倒傳遞類神經網路............................44
第五節 模糊理論系統................................50
第六節 適應性網路模糊推論系統......................54
第四章 實證分析....................................57
第一節 因素分析....................................57
第二節 統計方法分析................................59
第三節 倒傳遞網路分析..............................72
第四節 適應性網路模糊推論系統......................76
第五節 模式預測效果比較............................78
第五章 結論與建議..................................81
第一節 研究結論....................................81
第二節 研究比較....................................82
第三節 研究限制....................................83
第四節 後續研究建議................................84
參考文獻...........................................85
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英文部份:
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