基于主趋势辨识和智能残差修正的股指时间序列预测

发布时间：2017-08-05 19:35

  本文关键词：基于主趋势辨识和智能残差修正的股指时间序列预测

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【摘要】：针对股指时间序列存在信噪比低、干扰因素多、随机波动强的特点,提出一种基于主趋势辨识和智能残差补偿的股指序列预测方法。一方面利用奇异谱分析方法对股指时间序列重构,提取股指时间序列的主要趋势,采用自回归方法实现对主趋势的辨识;另一方面将主趋势模型与实际股指时间序列的残差,采用GA-SVM算法对残差进行学习,所得结果对自回归模型进行修正。实证分析结果表明,采用本文算法能够有效的将预测精度控制在7%以内,同时与灰色预测算法以及神经网络算法相比,在RMSE、MAPE和F三项指标,占有一定的优势,从而提供了一种新的分析股指时间序列的有效途径。
【作者单位】： 中南大学商学院;湖南大学科学技术学院;
【关键词】： 奇异谱分析 自回归 遗传算法 支持向量机
【基金】：教育部博士点基金资助项目(20090161120044)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言股票市场是金融市场的重要组成部分[1],与国家经济活动联系紧密,股票市场的走势反映了国家经济状况的变化。因此探求股票市场的变化规律,对开展金融管理工作和提升投资效率有重要的指导价值[2]。股指是股市重要的数据之一,对反映股市行情走势和预判市场发展方向具有重要

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