發(fā)布時(shí)間：2017-12-02 09:16

  本文關(guān)鍵詞：基于Fourier變換和ARMA模型的納斯達(dá)克綜合指數(shù)預(yù)報(bào)

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【摘要】：針對(duì)金融時(shí)間序列存在非線性、隨機(jī)波動(dòng)強(qiáng)的特點(diǎn),提出Fourier變換結(jié)合ARMA模型的區(qū)間預(yù)測(cè)方法。根據(jù)譜密度分布,通過(guò)信噪比和方差累積變化確定時(shí)間序列的多周期復(fù)合趨勢(shì)。數(shù)據(jù)分析表明,這種多周期復(fù)合趨勢(shì)的殘差適合用ARMA模型建模。對(duì)2012年12月28日至2015年7月21日納斯達(dá)克綜合指數(shù)每日收盤(pán)價(jià)的分析顯示:該序列的最佳趨勢(shì)由兩個(gè)周期序列合成,對(duì)該趨勢(shì)的殘差用ARMA模型建模,獲得比較理想的區(qū)間預(yù)報(bào)效果。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號(hào)】：F224;F831.51
【正文快照】： 自回歸移動(dòng)平均(ARMA)模型是線性時(shí)間序列的主要預(yù)測(cè)方法。但金融市場(chǎng)受到多種因素的影響,股票價(jià)格時(shí)間序列的非線性特征明顯。因此,大量的非線性預(yù)測(cè)模型相繼提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法具有模仿多種非線性動(dòng)態(tài)特性的能力,可以逼近任意閉區(qū)間上的連續(xù)非線性函數(shù)。但是該方法計(jì)算

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1244396