基于前向滚动EMD技术的预测模型

发布时间：2017-10-06 19:34

  本文关键词：基于前向滚动EMD技术的预测模型

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【摘要】：运用经验模态分解(EMD)、人工神经网络(ANN)和时间序列,基于分解—重构—集成的思想,构建了一个组合预测模型。在模型的构建过程中,提出了对股票指数序列进行逐日前向滚动EMD分解的思路,将分解后的本征模函数(IMF)分量输入神经网络进行组合预测。运用上述基于前向滚动EMD模型分析沪深300指数和澳大利亚指数的波动特点和走势。结果显示:前向滚动EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神经网络模型具有更高的预测精度。
【作者单位】： 电子科技大学经济与管理学院;重庆金融学院;四川大学经济学院;
【关键词】： 经验模态分解 人工神经网络 前向滚动分解 本征模函数
【基金】：中国智能金融研究院“融市场预测模型项目”(2014-2016)
【分类号】：TP183;F832.51;F836.11
【正文快照】： 1文献综述股票市场的变化与整个经济的发展密切相关,股票市场在市场经济中始终发挥着经济状况晴雨表的作用。正确分析股票价格波动的特点和规律,进而有效预测其走势,对于国家制定经济政策、企业制定生产经营决策具有重要的现实意义。个人投资者、股票基金经理和财务分析师试图

【参考文献】

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9 吴s，

本文编号：984665