最小二乘支持向量机在条件异方差模型中的应用

发布时间：2018-10-20 18:53

【摘要】：相对于标准的支持向量机,最小二乘支持向量机是将求解二次规划问题转化为求解一组线性方程,从而能提高求解速度。将最小二乘支持向量机和GARCH模型相结合应用于金融时间序列预测中。通过在实际股票市场预测中的比较分析,能够证实所给方法是可行的、有效的。
[Abstract]:Compared with the standard support vector machine, the least squares support vector machine transforms the quadratic programming problem into solving a set of linear equations, which can improve the speed of solving the problem. The least square support vector machine (LS-SVM) and GARCH model are combined to predict financial time series. Through the comparative analysis in the actual stock market forecast, it can be proved that the proposed method is feasible and effective.
【作者单位】： 辽宁师范大学数学学院;
【基金】：辽宁省高等学校科研项目资助(2008343)
【分类号】：F224;F832.51

【共引文献】

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本文编号：2284080