【摘要】：宏觀經(jīng)濟(jì)可以反映一個(gè)國家或地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)狀況。宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢不僅影響政府的宏觀經(jīng)濟(jì)政策,還影響企業(yè)和個(gè)人投資決策的預(yù)期。因此,準(zhǔn)確預(yù)測宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立了組合模型對宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)進(jìn)行預(yù)測。宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)序列存在著廣泛的非線性時(shí)變性和不確定性。雖然線性模型在一定程度上能夠預(yù)測發(fā)展趨勢,但它同時(shí)也有一定的局限性,即宏觀經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的非線性特征導(dǎo)致線性模型的預(yù)測精度不夠。本文構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和時(shí)間序列分解相結(jié)合的組合模型進(jìn)行預(yù)測,以中國宏觀景氣指數(shù)(一致指數(shù))為研究對象,采用CEEMD和小波分解對經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(一致指數(shù))原始時(shí)間序列進(jìn)行聯(lián)合去噪后用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測。首先,利用CEEMD對時(shí)間序列進(jìn)行分解,得到多個(gè)IMF分量和余波,然后對高頻分量進(jìn)行小波分解去噪。對去噪的IMF和余波進(jìn)行數(shù)據(jù)重建。然后利用SVM、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,并引入交叉驗(yàn)證、粒子群優(yōu)化算法來提高預(yù)測精度。結(jié)果表明聯(lián)合去噪方法可以克服小波與CEEMD分解的不足,本文提出的基于聯(lián)合去噪的PSO-BP模型和基于聯(lián)合去噪的SVM模型預(yù)測精度優(yōu)于基于CEEMD去噪的模型與基于小波去噪的模型、以及未去噪處理的原始模型�；贑EEMD-小波分解聯(lián)合去噪的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(一致指數(shù))的預(yù)測中能夠?yàn)閲液暧^經(jīng)濟(jì)調(diào)控,為公司和個(gè)人投資優(yōu)化決策提供重要參考。
【圖文】：

圖 1-1 文章結(jié)構(gòu)圖本文運(yùn)用時(shí)間序列建模預(yù)測方法，對宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(一致指數(shù))進(jìn)行。原始數(shù)據(jù)提取于 choice 金融客戶端-宏觀經(jīng)濟(jì)版塊（1991 年 1 月至 201，月度計(jì)算，共 318 個(gè)數(shù)據(jù)）。

F w f t e iwtdt. ( 2 5)我們可以通過傅立葉變換改變信號所在的域，并通過傅里葉變換將時(shí)域信號空間變換到頻域信號空間。這種信號域改變的優(yōu)點(diǎn)就是可以充分利用頻域空間的特征來反映出信號的特征。2.2.2 小波去噪優(yōu)點(diǎn)它具有低熵性：小波系數(shù)的稀疏分布降低了圖像變換后的熵。去相關(guān)性：由于小波變換可以使信號去相關(guān)，并且噪聲在變換后具有白化趨勢。多分辨率特性：通過采用多分辨率方法，，可以很好地表現(xiàn)出信號的非平穩(wěn)特征，例如邊緣，尖峰，斷點(diǎn)等，有利于特征提取和保護(hù)。選基靈活性：可以根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特征選擇不同的小波基函數(shù)，以獲取最佳的去噪效果[18][19]。2.2.3 小波去噪步驟
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F124;F224

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本文編號：2695856