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文献综述
1、 选题目的和意义：股票现在已经是人们日常生活中一种常见的投资方式。
近年来我国的股市虽然遭受了疫情带来的冲击，带来了一定的影响，但是随着很多行业的慢慢的恢复了常态，股市也渐渐的回到了疫情前的水平，国家政策的宽松，经济的好转，股市也跟着水涨船高了起来。
所以此时如果能选择到好一支好的股票，那就是一份非常不错的投资。
如何来选择到一支值得投资的股票呢，那就需要进行收集一些数据来对这支股票未来的走势进行相关的预测了。
本文将以五粮液这支股票为例。
考虑到传统ARMA-GARCH模型的局限性，本文加入比较新颖的GBM模型加以比较分析，最后对该支股票进行股票估值等综合分析来给出相应的结论与建议。
2、 国内外研究现状：关于股票的预测方法，国内已有许多学者进行了研究。
张冰，王传美，贺素香【1】提出具有局部信息挖掘功能的DNN加权算法对eplion-TSVR模型进行改进，并对改进模型的求解进行推导，针对DNN算法对于参数的选取太过随意，提出使用网络搜索法确定DNN的最优参数以确定DR域，改进模型在高频股票数据上具有很好的预测能力和泛化性能。
方红，韩星煜，徐涛【2】针对LSTM对股票预测时普遍存在的滞后性问题，提出一种改进型基于LSTM的股票预测方法，提高预测准确度的同时，明显改善了预测的滞后性。
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