本文關(guān)鍵詞：基于小波分析的股指期貨高頻預(yù)測研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于低頻金融數(shù)據(jù)的預(yù)測,在時(shí)間上具有長期性,依賴于整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境,不能形成短期內(nèi)的準(zhǔn)確預(yù)測.但是由于高頻金融時(shí)間序列具有非線性、非平穩(wěn)性以及其特有的日歷效應(yīng)等特性,傳統(tǒng)的ARMA模型也無法得到滿意的預(yù)測結(jié)果.本文提出基于小波多分辨率分析的預(yù)測方法,將收益率數(shù)據(jù)分為高頻部分(周期性)與低頻部分(趨勢性),對拆分后的序列進(jìn)行重構(gòu),并對重構(gòu)后得到的數(shù)據(jù)分別建立ARMA模型.實(shí)證研究表明,小波多分辨率分析能很好地濾出日內(nèi)效應(yīng),由于股指期貨獨(dú)特的市場特征,應(yīng)將分解層數(shù)定為3,分解重構(gòu)模型可以提高預(yù)測精度.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 股指期貨 小波分析 ARMA模型 預(yù)測 分解與重構(gòu)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71071170,71471182) 教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃(NCET-11-0750) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金
【分類號】：F724.5;F224
【正文快照】： o引言金融高頻時(shí)間序列是以小時(shí)、分鐘、秒為頻率所采集的數(shù)據(jù)以及每筆交易的時(shí)間序列,高頻數(shù)據(jù)比低頻數(shù)據(jù)包含更多的反映市場微觀結(jié)構(gòu)的信息,但是頻率越高,噪聲越大,這些噪聲嚴(yán)重影響了數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析和處理,因此必須先除去噪聲.但由于金融時(shí)間序列本身具有非平穩(wěn)性、非線

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本文編號：438931