基于CEEMD-小波去噪的中国宏观经济景气指数预测

发布时间：2020-06-04 03:58

【摘要】：宏观经济可以反映一个国家或地区的整体经济状况。宏观经济发展趋势不仅影响政府的宏观经济政策,还影响企业和个人投资决策的预期。因此,准确预测宏观经济的发展趋势具有重要的现实意义。本文基于机器学习算法建立了组合模型对宏观经济景气指数进行预测。宏观经济景气指数序列存在着广泛的非线性时变性和不确定性。虽然线性模型在一定程度上能够预测发展趋势,但它同时也有一定的局限性,即宏观经济系统中的非线性特征导致线性模型的预测精度不够。本文构建神经网络模型和时间序列分解相结合的组合模型进行预测,以中国宏观景气指数(一致指数)为研究对象,采用CEEMD和小波分解对经济景气指数(一致指数)原始时间序列进行联合去噪后用机器学习算法进行预测。首先,利用CEEMD对时间序列进行分解,得到多个IMF分量和余波,然后对高频分量进行小波分解去噪。对去噪的IMF和余波进行数据重建。然后利用SVM、BP神经网络进行预测,并引入交叉验证、粒子群优化算法来提高预测精度。结果表明联合去噪方法可以克服小波与CEEMD分解的不足,本文提出的基于联合去噪的PSO-BP模型和基于联合去噪的SVM模型预测精度优于基于CEEMD去噪的模型与基于小波去噪的模型、以及未去噪处理的原始模型。基于CEEMD-小波分解联合去噪的神经网络模型应用于宏观经济景气指数(一致指数)的预测中能够为国家宏观经济调控,为公司和个人投资优化决策提供重要参考。
【图文】：

图 1-1 文章结构图本文运用时间序列建模预测方法，对宏观经济景气指数(一致指数)进行。原始数据提取于 choice 金融客户端-宏观经济版块（1991 年 1 月至 201，月度计算，共 318 个数据）。

F w f t e iwtdt. ( 2 5)我们可以通过傅立叶变换改变信号所在的域，并通过傅里叶变换将时域信号空间变换到频域信号空间。这种信号域改变的优点就是可以充分利用频域空间的特征来反映出信号的特征。2.2.2 小波去噪优点它具有低熵性：小波系数的稀疏分布降低了图像变换后的熵。去相关性：由于小波变换可以使信号去相关，并且噪声在变换后具有白化趋势。多分辨率特性：通过采用多分辨率方法，，可以很好地表现出信号的非平稳特征，例如边缘，尖峰，断点等，有利于特征提取和保护。选基灵活性：可以根据不同的数据特征选择不同的小波基函数，以获取最佳的去噪效果[18][19]。2.2.3 小波去噪步骤
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F124;F224

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本文编号：2695856