Abstract：
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：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
暨南学报(哲学社会科学版)
Year： 2023
Issue： 03
Volume： 45
Page： 123-132
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 13
Affiliated Colleges：
