基于加权支持向量机的金融时间序列预测

发布时间：2018-04-07 16:58

  本文选题：商业领域　切入点：金融时间序列预测　出处：《商业研究》2010年01期

【摘要】：金融时间序列数据的预测是商业领域的热点问题,对金融时间序列进行准确的预测,对金融投资决策与风险管理具有特别重要的意义。针对金融时间序列的特点,对传统支持向量机进行了改进,提出了基于加权支持向量机的金融时间序列预测方法。研究表明,与传统金融时间序列预测方法比较,基于加权支持向量机有效地提高了金融时间序列预测的精度。
[Abstract]:The prediction of financial time series data is a hot issue in the field of business. It is very important for financial investment decision and risk management to predict financial time series accurately.According to the characteristics of financial time series, the traditional support vector machine (SVM) is improved, and a financial time series prediction method based on weighted support vector machine (WSVM) is proposed.The results show that compared with traditional financial time series forecasting methods, weighted support vector machine can effectively improve the accuracy of financial time series prediction.
【作者单位】： 西南财经大学经济信息工程学院;
【基金】：四川省青年软件创新工程,项目编号:2007aa028 西南财经大学科研基金资助项目,项目编号:07QN37
【分类号】：F224.9;F830

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1720050