基于模糊时间序列模型的股票市场预测

发布时间：2018-01-21 21:50

  本文关键词： 时间序列分析 模糊时间序列 模糊聚类方法 模糊关系式 预测值 时间序列模型 模糊集合 去模糊化 聚类中心 论域　出处：《统计与决策》2010年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章针对模糊时间序列模型目前存在的缺乏客观论域划分方法和模糊关系前件单一等缺陷,首先应用模糊聚类方法将数据分类,以相邻两个聚类中心的中点作为子区间的分界点来划分论域;其次将数据模糊化后根据证券市场主要量价指标建立了具有多个前件的高阶模糊关系;最后根据序列对比规则计算预测值。将该模型用于股票指数的价格预测和涨跌预测,与传统模型比较的结果表明其预测准确率有了较大提高。
[Abstract]:Aiming at the defects of the fuzzy time series model such as the lack of objective domain division and the single fuzzy relation, the fuzzy clustering method is used to classify the data. The middle point of the adjacent two clustering centers is used as the dividing point of the subinterval to divide the domain. Secondly, the high order fuzzy relation with multiple front parts is established according to the main index of quantity and price of stock market after the data is blurred. Finally, the prediction value is calculated according to the sequence comparison rule. The model is used to predict the price and the fluctuation of stock index. The comparison with the traditional model shows that the prediction accuracy is improved greatly.
【作者单位】： 西北工业大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(70471026) 西北工业大学人文社科与管理振兴项目(RW200708)
【分类号】：F224;F830.91
【正文快照】： 0引言股票价格序列预测不仅对投资者而言有巨大的市场利益,同时对学术界研究市场运行规律无疑也具有重要的理论价值。因此研究采用何种方法对股票价格进行较准确的预测就成为是国内外学者都非常关注的课题。时间序列预测方法是常用的股票价格预测方法。一般的时间序列预测方法

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1452619