發(fā)布時(shí)間：2017-08-05 19:35

  本文關(guān)鍵詞：基于主趨勢(shì)辨識(shí)和智能殘差修正的股指時(shí)間序列預(yù)測(cè)

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【摘要】：針對(duì)股指時(shí)間序列存在信噪比低、干擾因素多、隨機(jī)波動(dòng)強(qiáng)的特點(diǎn),提出一種基于主趨勢(shì)辨識(shí)和智能殘差補(bǔ)償?shù)墓芍感蛄蓄A(yù)測(cè)方法。一方面利用奇異譜分析方法對(duì)股指時(shí)間序列重構(gòu),提取股指時(shí)間序列的主要趨勢(shì),采用自回歸方法實(shí)現(xiàn)對(duì)主趨勢(shì)的辨識(shí);另一方面將主趨勢(shì)模型與實(shí)際股指時(shí)間序列的殘差,采用GA-SVM算法對(duì)殘差進(jìn)行學(xué)習(xí),所得結(jié)果對(duì)自回歸模型進(jìn)行修正。實(shí)證分析結(jié)果表明,采用本文算法能夠有效的將預(yù)測(cè)精度控制在7%以內(nèi),同時(shí)與灰色預(yù)測(cè)算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,在RMSE、MAPE和F三項(xiàng)指標(biāo),占有一定的優(yōu)勢(shì),從而提供了一種新的分析股指時(shí)間序列的有效途徑。
【作者單位】： 中南大學(xué)商學(xué)院;湖南大學(xué)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 奇異譜分析 自回歸 遺傳算法 支持向量機(jī)
【基金】：教育部博士點(diǎn)基金資助項(xiàng)目(20090161120044)
【分類號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)的重要組成部分[1],與國(guó)家經(jīng)濟(jì)活動(dòng)聯(lián)系緊密,股票市場(chǎng)的走勢(shì)反映了國(guó)家經(jīng)濟(jì)狀況的變化。因此探求股票市場(chǎng)的變化規(guī)律,對(duì)開展金融管理工作和提升投資效率有重要的指導(dǎo)價(jià)值[2]。股指是股市重要的數(shù)據(jù)之一,對(duì)反映股市行情走勢(shì)和預(yù)判市場(chǎng)發(fā)展方向具有重要

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：626614