基于神经网络的金融时间序列预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

金融时间序列预测是金融领域的重要研究课题之一，其目标是利用历史数据和统计模型来预测未来的金融市场趋势，例如股票价格、利率、汇率等。

准确的金融时间序列预测可以为投资者提供决策支持，帮助金融机构进行风险管理，对维护金融市场稳定具有重要意义。

近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为一种强大的非线性建模工具，在金融时间序列预测领域展现出巨大的潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

金融时间序列预测一直是学术界和工业界关注的热点问题。

传统的预测方法，如arima模型、garch模型等，在处理线性和平稳时间序列数据方面取得了一定的成果，但对于非线性、非平稳的金融时间序列数据，其预测效果往往不尽如人意。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以神经网络为基础，构建金融时间序列预测模型，主要内容包括以下几个方面：
1.金融时间序列数据分析:收集并整理相关的金融时间序列数据，例如股票价格、利率、汇率等，并对数据的统计特征进行分析，为模型选择和参数设置提供依据。

2.数据预处理:对原始数据进行清洗、归一化等预处理操作，以提高数据的质量，增强模型的鲁棒性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主，定性分析为辅的研究方法，具体步骤如下：
1.准备阶段:确定研究方向和目标，查阅相关文献，了解国内外研究现状，掌握神经网络和金融时间序列预测的基本理论和方法，收集并整理相关数据。

2.数据分析阶段:对收集到的金融时间序列数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、平稳性检验、白噪声检验等，并对数据的统计特征进行分析，为模型选择和参数设置提供依据。

3.模型构建阶段:选择合适的神经网络模型，如rnn、lstm、gru等，根据数据的特点和研究目标，设计模型的输入层、隐藏层和输出层，并确定模型的参数。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型方面:将结合最新的神经网络模型，如注意力机制、transformer等，对金融时间序列数据进行更精准的建模，以期提高预测精度。

2.数据方面:将探索新的数据预处理方法，例如，利用小波变换、经验模态分解等方法对金融时间序列数据进行分解，提取更有效的特征，以提高模型的预测性能。

3.应用方面:将尝试将构建的预测模型应用于实际的金融市场预测问题，例如，股票价格预测、风险评估等，以验证模型的实用价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 邓锐,龙兵. 基于ceemdan和深度学习的lstm金融时间序列预测模型[j]. 统计与信息论坛, 2022, 37(12): 81-90.

[2] 刘洋,范英. 基于ceemdan-gru-attention的原油价格短期预测[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(23): 252-259.

[3] 黄颖,李佳. 基于注意力机制lstm神经网络的股票价格预测[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(13): 254-261.