發(fā)布時間：2017-08-05 19:35

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

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【摘要】：針對股指時間序列存在信噪比低、干擾因素多、隨機波動強的特點,提出一種基于主趨勢辨識和智能殘差補償?shù)墓芍感蛄蓄A(yù)測方法。一方面利用奇異譜分析方法對股指時間序列重構(gòu),提取股指時間序列的主要趨勢,采用自回歸方法實現(xiàn)對主趨勢的辨識;另一方面將主趨勢模型與實際股指時間序列的殘差,采用GA-SVM算法對殘差進(jìn)行學(xué)習(xí),所得結(jié)果對自回歸模型進(jìn)行修正。實證分析結(jié)果表明,采用本文算法能夠有效的將預(yù)測精度控制在7%以內(nèi),同時與灰色預(yù)測算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,在RMSE、MAPE和F三項指標(biāo),占有一定的優(yōu)勢,從而提供了一種新的分析股指時間序列的有效途徑。
【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
【基金】：教育部博士點基金資助項目(20090161120044)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言股票市場是金融市場的重要組成部分[1],與國家經(jīng)濟活動聯(lián)系緊密,股票市場的走勢反映了國家經(jīng)濟狀況的變化。因此探求股票市場的變化規(guī)律,對開展金融管理工作和提升投資效率有重要的指導(dǎo)價值[2]。股指是股市重要的數(shù)據(jù)之一,對反映股市行情走勢和預(yù)判市場發(fā)展方向具有重要

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：626614