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基于奇异谱分析和支持向量回归的分钟股价预测。 (英语) Zbl 1427.91189号

摘要:时间序列建模与预测是金融工程与优化中的一项重要而艰巨的任务。文献中提出了各种模型,并对每日数据进行了测试。然而,对日内数据的关注有限。在这方面,当前的工作提出了一个使用奇异谱分析(SSA)和支持向量回归(SVR)结合粒子群优化(PSO)的日内股价预测模型。特别是,SSA将股票价格时间序列分解为少数独立成分,用作预测因子。将支持向量机应用于预测任务,并使用粒子群优化算法优化支持向量机参数。将我们提出的模型的性能与财务预测中广泛使用的四种模型的性能进行了比较:小波变换(WT)耦合前馈神经网络(FFNN)、自回归滑动平均(ARMA)过程、多项式回归(PolyReg)和朴素模型。最后,使用平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和平方误差的均方根(RMSE)作为主要性能指标。将所有模型应用于六个日内股价时间序列,仿真结果表明,所提出的SSA-PSO-SVR在MAE、MAPE和RMSE方面大大优于传统的WT-FFNN、ARMA、多项式回归和朴素模型。因此,我们提出的预测系统SSA-PSO-SVR在噪声金融时间序列分析和预测方面显示出明显的潜力。

MSC公司:

91B84号 经济时间序列分析

软件:

毛毛虫SSA
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全文: 内政部

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