本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間相關(guān)性的股票價(jià)格混合預(yù)測(cè)模型

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【摘要】：對(duì)于金融市場(chǎng)決策而言,金融時(shí)間序列的分析預(yù)測(cè)扮演著越來(lái)越重要的角色。但通常的分析預(yù)測(cè)模型沒(méi)有考慮金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)內(nèi)部的時(shí)間相關(guān)性問(wèn)題,這在很大程度上影響了預(yù)測(cè)模型精度的進(jìn)一步提高。因此提出一種新的股票價(jià)格混合預(yù)測(cè)模型,分別用ARIMA和基于時(shí)間測(cè)地線距離的SVM處理金融時(shí)序的線性和非線性成分。實(shí)驗(yàn)表明,該混合模型可以有效克服傳統(tǒng)SVM核函數(shù)利用歐式距離表征時(shí)序數(shù)據(jù)相關(guān)性的不足,從而顯著提高組合模型的預(yù)測(cè)精度。
【作者單位】： 山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： ARIMA 支持向量機(jī) 時(shí)間測(cè)地線 股票價(jià)格預(yù)測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、特質(zhì)波動(dòng)率異象與MAX效應(yīng)”(71371113) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與MAX效應(yīng)”(13YJA790154)
【分類號(hào)】：F832.51
【正文快照】： 一、引言時(shí)間序列的預(yù)測(cè)就是通過(guò)收集、分析過(guò)去時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值,使用模型刻畫其內(nèi)在的聯(lián)系并預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)值。而金融時(shí)間序列的研究則因?yàn)槠鋵?duì)于投資者和金融決策的特殊意義而成為近年來(lái)時(shí)間序列預(yù)測(cè)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。但是,金融時(shí)序數(shù)據(jù)尤其是被視為經(jīng)濟(jì)狀況“晴雨表”的股票價(jià)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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6 王t，

本文編號(hào)：531916