×
阿诺尔Benmabrouk；奥尔法·扎夫拉内

用于物理金融信号的小波-模糊混合模型。 （英语） Zbl 1462.42060号

J.应用。斯达。 40，第7期，1453-1463（2013）.
摘要：本文将基于模糊逻辑的方法与小波分解相结合，建立了一种逐步动态混合模型，用于分析和逼近具有模糊值特征的一维物理金融信号。基于一个已知信号，利用纯模糊模型、小波模型和新的混合模型进行了计算测试，得到了一个有效的混合模型。

MSC公司：

42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析
42立方厘米 一般谐波膨胀，框架
62A86号 统计学中的模糊分析
62J05型 线性回归；混合模型
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
65日第15天 函数逼近算法
65K10码 数值优化和变分技术

关键词：

物理金融信号；时间序列；小波分解；模糊回归

软件：

Matlab公司；小波工具箱
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Benmabrouk}和\textit{O.Zaafrane}，J.Appl。Stat.40，No.7，1453-1463（2013；Zbl 1462.42060）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 安格，K。倒退：科学决策的原理与应用尼斯安提波利斯大学格雷奇实验室。预印本（2007）。可在http://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-00260964/。
[2] Azizieh，C.2002年。现代金融业的多重分形模型（Modélisation de séries financialères par un Modèle multifactal）。梅莫尔（Mémoire pour diplóme d’actuare）布鲁塞尔自由大学。
[3] Bardet，J.-M.，Kammoun，I.和Billat，V.，2012年。一种新的过程，用于在穷举运行期间建模心跳信号，并对其分形参数进行自适应估计。J.应用。斯达。, 39(6): 1331-1351. （doi:10.1080/02664763.2011.646962）·Zbl 1514.62220号
[4] Ben Mabrouk，A.，Ben Abdellah，N.和Dhifaoui，Z.2008年。时间序列预测的小波分解和自回归模型。申请。数学。计算。, 199: 334-340. （doi:10.1016/j.amc.2007.09.067）·Zbl 1142.65012号 ·doi:10.1016/j.amc.2007.09.067
[5] Ben Mabrouk，A.，Ben Abdallah，N.和Essaied Hamrita，M.，2011年。时间序列逼近的小波方法与准自相似随机过程耦合。国际小波多分辨率。信息处理。, 9(5): 685-711. （doi:10.1142/S021969131004353）·Zbl 1244.65011号 ·doi:10.1142/S0219691311004353
[6] Ben Mabrouk，A.、Dhifaoui，Z.和Kortas，H.，2008年。一种用于时间序列预测的小波-支持向量机耦合方法。国际小波多分辨率。信息处理。, 6(6): 851-868. （doi:10.1142/S0219691308002719）·Zbl 1156.62061号 ·doi:10.1142/S0219691308002719
[7] Ben Mabrouk，A.、Kortas，H.和Ben Ammou，S.，2009年。股票市场中长记忆的小波估计。国际J.Theor。申请。财务, 12(3): 297-317. （doi:10.1142/S0219024909005233）·Zbl 1175.91196号 ·doi:10.1142/S0219024909005233
[8] Ben Mabrouk，A.、Kahloul，I.和Hallara，S.，2010年。基于小波的治理、多元化和价值创造变量预测。国际研究杂志《金融经济学》。, 60: 15-28.
[9] Chang，H.S.O.和Ayyub，B.M.，2001年。模糊回归方法：比较评估。模糊集系统。, 119: 187-203. （doi:10.1016/S0165-0114（99）00091-3）·doi:10.1016/S0165-0114（99）00091-3
[10] Chen，Y.、Yang，B.和Dong，J.，2006年。使用局部小波神经网络进行时间序列预测。神经计算，69:449-465。（doi:10.1016/j.neucom.2005.02.006）·doi:10.1016/j.neucom.2005.02.006
[11] F.Chevrie、F.et Guely、，La logique面粉，Cahier Technique编号191。收集技术。Shneider版，1998年。
[12] Chou，R.Y.2005年。用极值预测金融波动：条件自回归范围（CARR）模型。J.货币、信贷、银行。, 37(3): 561-582. （doi:10.1353/mcb.2005.0027）·doi:10.1353/mcb.2005.0027
[13] Chyu，C.L.U.和Chiang，K.，2002年。具有更好解释力的模糊线性回归模型。模糊集系统。, 126: 401-409. （doi:10.1016/S0165-0114（01）00069-0）·Zbl 1006.62053号 ·doi:10.1016/S0165-0114（01）00069-0
[14] Daubechies，I.1992年。小波十讲。工业和应用数学学会美国宾夕法尼亚州费城：工业和应用数学学会（SIAM）·Zbl 0776.42018号 ·doi:10.1137/1.9781611970104
[15] Hafner，Ch.M.，2012年。交叉相关小波系数及其在高频金融时间序列中的应用。J.应用。斯达。, 39(6): 1363-1379. （doi:10.1080/02664763.2011.649716）·Zbl 1514.62209号
[16] He，Y.Q.，Chan，L.K.和Wu，M.L.，2007年。平衡生产力和消费者满意度以实现盈利：统计和模糊回归分析。《欧洲期刊》。物件。, 176: 252-263. （doi:10.1016/j.ejor.2005.06.050）·Zbl 1137.91520号 ·doi:10.1016/j.ejor.2005.06.050
[17] Kaboudan，M.2006年。波转换每月太阳黑子数的计算预测。J.应用。斯达。, 33(9): 925-941. （doi:10.1080/02664760600744215）·兹比尔1119.62392
[18] Khashei，M.、Hejazi，S.R.和Bijari，M.，2008年。一种新的用于时间序列预测的混合人工神经网络和模糊回归模型。模糊集系统。, 158: 769-786. （doi:10.1016/j.fss.2007.10.11）·Zbl 1274.62599号 ·doi:10.1016/j.fss.2007.10.11
[19] Kim，K.J.、Moskotwiz，H.和Kosksalam，M.，1996年。理论和方法：模糊与统计线性回归。《欧洲期刊》。物件。, 92: 417-434. （doi:10.1016/0377-2217（94）00352-1）·Zbl 0912.90064号 ·doi:10.1016/0377-2217（94）00352-1
[20] Klir，G.J.和Yuan，B.1995年。模糊集与模糊逻辑：理论与应用新泽西州上马鞍河：普伦蒂斯·霍尔·兹比尔0915.03001
[21] 米西蒂M.、米西蒂Y.、奥本海姆G.和波吉J.M.，2002年。用于Matlab的小波工具箱，The MathWorks，Inc.，第2版。
[22] Mitra A.和Mitra S.，2004年。使用小波滤波和神经网络预测商业周期变动。财务。印度, 18: 1605-1626.
[23] Park，Ch.，Marron，J.S.和Rondonotti，V.2004。时间序列模型的相关SiZer拟合优度测试。J.应用。斯达。, 31(8): 999-1017. （doi:10.1080/0266476042000270554）·兹比尔1121.62462
[24] Podobnik，B.、Ivanov，P.Ch.、Grosse，I.、Matia，K.和Stenley，H.E.，2004年。ARCH-GARCH高频财务数据建模方法。物理A, 344: 216-220. （doi:10.1016/j.physa.2004.06.120）·doi:10.1016/j.physa.2004.06.120
[25] Ramsey，J.B.1999年。小波对经济和金融数据分析的贡献。菲洛斯。事务处理。R.Soc.伦敦。A类, 357: 2593-2606. （doi:10.1098/rsta.1999.450）·Zbl 0963.91506号 ·doi:10.1098/rsta.1999.0450
[26] Salcedoa，G.E.、Portob，R.F.、Roaa，S.Y.和Momoc，F.R.，2012年。一种基于小波的非平稳和不规则时间序列时变自回归模型。J.应用。斯达。, 39(11): 2313-2325. （doi:10.1080/02664763.2012.702267）·Zbl 1514.62172号
[27] Sanchez，J.和Gomez，T.，2003年。模糊回归在精算分析中的应用。J.风险保险, 70(4): 665-699. （doi:10.1046/j.0022-4367.2003.00070.x）·doi:10.1046/j.0022-4367.2003.00070.x
[28] 桑切斯，J.A.，2006年。用模糊回归计算保险赔付准备金。模糊集系统。, 157: 3091-3108. （doi:10.1016/j.fs.2006.07.003）·Zbl 1114.91059号 ·doi:10.1016/j.fss.2006.07.003
[29] Struzik，Z.R.2000年。金融时间序列处理中的小波方法12信息系统，报告0023，Stichting Mathematisch Centrum（SMC），荷兰阿姆斯特丹，11月30日
[30] Tanaka，U.、Ujema，S.和Asai，K.，1982年。用模糊模型进行线性回归分析。IEEE传输。系统。人类网络。, 12(6): 903-907. （doi:10.1109/TSMC.1982.4308925）·兹比尔0501.90060 ·doi:10.1109/TSMC.1982.4308925
[31] 曾芳、曾庚、于海川和袁亚，B.J.C.1999。台湾机械工业产值预测的模糊季节时间序列。Technol公司。预测。索契。更改，60:263-273。（doi:10.1016/S0040-1625（98）00047-X）·doi:10.1016/S0040-1625（98）00047-X
[32] 曾芳、曾庚、于海川和袁亚，B.J.C.，2001年。外汇市场预测的模糊ARIMA模型。模糊集系统。, 118: 9-19. （doi:10.1016/S0165-0114（98）00286-3）·doi:10.1016/S0165-0114（98）00286-3
[33] Walter，C.2001年。马赛河畔临时基金会的金融家。《综合评论》，4（1）:55-69。（doi:10.1007/BF202990501）·doi:10.1007/BF02990501
[34] Wang，H.F.和Tsaur，R.C.2000。模糊回归模型的洞察力。模糊集系统。, 122: 335-369. ·Zbl 0948.62050号
[35] Watada，J.1992年。“销售量的模糊时间序列分析和预测”。在模糊回归分析，编辑：Kacprzyk，J.和Fedrizzi，M.211-227。海德堡：Omnitech出版社，华沙和Physica-Verlag。
[36] Watada，J.、Imoto，S.和Yabuchi，Y.，2007年。研发评价的模糊回归模型。申请。软计算。, 8: 1266-1273.
[37] Wong，H.、Ip，W.-Ch.、Xie，Z.和Lui，X.，2003年。小波建模和预测，以及汇率应用。J.应用。斯达。, 30(5): 537-553. （doi:10.1080/0266476032000053664）·Zbl 1121.62516号
[38] Wu，B.和Tseng，N.F.2002。模糊回归模型的新方法及其在商业周期分析中的应用。模糊集系统。, 130: 33-42. （doi:10.1016/S0165-0114（01）00175-0）·Zbl 1023.62078号 ·doi:10.1016/S0165-0114（01）00175-0
[39] Yen，K.K.，Ghoshary，S.和Roig，G.1995年。使用三角模糊数系数的线性回归模型。模糊集系统。, 106: 167-177. （doi:10.1016/S0165-0114（97）00269-8）·Zbl 0931.62055号 ·doi:10.1016/S0165-0114（97）00269-8
[40] Zobumptis，C.，Pardalos，P.M.和Baourdis，G.，2001年。管理、经济和营销中的模糊集，新加坡：世界科学出版社。
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。