基于灰色线性回归组合模型的金融预测方法

发布时间：2018-04-22 19:38

  本文选题：金融预测 + 组合预测　； 参考：《统计与决策》2017年10期

【摘要】：建立精确的金融预测模型对金融产品管理和风险控制具有重要的实用价值。文章针对新时期下金融产品推出周期短,可建模数据少的特性,构建了一种少数据建模的灰色线性回归组合金融预测模型。针对传统GM模型中忽略了数据的线性变化规律,对传统的GM模型进行改进,加入线性部分,构建了灰色线性组合金融预测模型,并给出了灰色线性组合金融预测模型的参数识别算法。最后实证分析了灰色线性组合金融预测模型对少数据建模的有效性,且实证结果显示该组合金融预测模型具有较高的预测精度。
[Abstract]:The establishment of accurate financial forecasting model has important practical value for financial product management and risk control. In this paper, a grey linear regression combined financial forecasting model with less modeling data is constructed in view of the short launch period and less modeling data of financial products in the new period. In view of the traditional GM model neglecting the linear change rule of the data, the traditional GM model is improved, the linear part is added, and the grey linear portfolio financial forecasting model is constructed. The parameter identification algorithm of grey linear portfolio financial forecasting model is also presented. Finally, the validity of grey linear portfolio financial forecasting model for less data modeling is empirically analyzed, and the empirical results show that the model has a high forecasting accuracy.
【作者单位】： 厦门大学经济学院;
【分类号】：F224;F830.9

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本文编号：1788618