基于Fourier变换和ARMA模型的纳斯达克综合指数预报

发布时间：2017-12-02 09:16

  本文关键词：基于Fourier变换和ARMA模型的纳斯达克综合指数预报

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【摘要】：针对金融时间序列存在非线性、随机波动强的特点,提出Fourier变换结合ARMA模型的区间预测方法。根据谱密度分布,通过信噪比和方差累积变化确定时间序列的多周期复合趋势。数据分析表明,这种多周期复合趋势的残差适合用ARMA模型建模。对2012年12月28日至2015年7月21日纳斯达克综合指数每日收盘价的分析显示:该序列的最佳趋势由两个周期序列合成,对该趋势的残差用ARMA模型建模,获得比较理想的区间预报效果。
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【分类号】：F224;F831.51
【正文快照】： 自回归移动平均(ARMA)模型是线性时间序列的主要预测方法。但金融市场受到多种因素的影响,股票价格时间序列的非线性特征明显。因此,大量的非线性预测模型相继提出。神经网络预测方法具有模仿多种非线性动态特性的能力,可以逼近任意闭区间上的连续非线性函数。但是该方法计算

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

中国重要会议论文全文数据库 前1条

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本文编号：1244396