基于EMD方法的股票价格预测与实证研究

发布时间：2018-09-12 16:17

【摘要】：文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分解方法(EMD)较小波分析方法拟和精度更高、预测功能很强。此方法为金融市场数据研究提供了一个强有力新的分析工具,在理论和实践上有其重要的指导意义。
[Abstract]:In this paper, empirical mode decomposition (EMD) method is introduced into the prediction of Chinese financial market data. Using the special function of EMD orthogonal decomposition, a more accurate method of predicting the trend of financial market time series is proposed. The empirical research shows that the empirical mode decomposition method (EMD) is more accurate than the wavelet analysis method, and the prediction function is very strong, compared with the traditional wavelet analysis method, (WA), which is a relatively mature wavelet analysis method in practice, and the empirical research shows that the empirical mode decomposition method is more accurate than the wavelet analysis method. This method provides a powerful new analytical tool for the study of financial market data and has important guiding significance in theory and practice.
【作者单位】： 南京大学工程管理学院;
【基金】：国家自然基金重点项目(70932003);国家自然科学基金项目(70671053,70701016,10726072,70901037) 国家社会科学基金资助项目(07CJL014) 教育部科技创新工程重大项目培育资金项目(708044) 南京大学人文社会科学项目“基于企业家非理性行为的企业投资行为研究的支持”
【分类号】：F224;F830.91

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