基于最优小波包变换、ARIMA与SVR的股票价格预测研究

发布时间：2017-08-06 02:21

  本文关键词：基于最优小波包变换、ARIMA与SVR的股票价格预测研究

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【摘要】：股票价格序列的变化往往具有高度的非平稳性和异方差性,使得单一的预测方法难以准确预测。利用最优小波包变换,将股票价格序列分解为一系列特征规律较明显的小波包系数,对其中的趋势部分采用ARIMA进行预测,对细节部分采用SVR进行预测,最后将预测结果进行重构得到股价预测序列。实证研究结果表明:该预测方法结构明确,计算高效,能够以较高的精度对股价变化进行预测。
【作者单位】： 中央财经大学保险学院;
【关键词】： 最优小波包变换 ARIMA SVR 股票价格 预测
【分类号】：F830.91
【正文快照】： 一、引言股票价格序列的变化由于受到整个外在经济环境、政策法规和公司经营状况和其他不可预知因素的影响,往往具有高度的非平稳性和异方差性,这使得股票价格序列这种复杂的金融时间序列难以通过一些直观的方法进行预测。在这种情况下,学术界尝试使用各种非线性的技术来对股

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本文编号：627982