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掸、芮；戴、海波；赵景义；刘雯

使用混合预测方法对上海和深圳股市进行预测研究。 （英语） Zbl 1315.62080号

Commun公司。统计、仿真计算。 44，第4期，1066-1077（2015）.
摘要：本文提出了一种新的混合股价预测方法。该混合方法基于小波变换、小波去噪、线性模型（自回归综合滑动平均（ARIMA）模型和指数平滑（ES）模型）以及非线性模型（BP神经网络和RBF神经网络）。小波变换为预测提供了一组比股票序列性能更好的本构序列。小波去噪用于消除股票序列的一些轻微随机波动。利用ARIMA模型和ES模型预测去噪股票序列的线性分量，然后开发BP神经网络和RBF神经网络作为非线性模式识别工具，以校正线性模型预测的估计误差。该方法在上海和深圳股市上进行了检验，并将结果与一些最新的股价预测方法进行了比较。结果表明，该混合方法可以显著提高预测精度。同时，该方法也可以应用于产品或系统的可靠性分析和预测，提高可靠性工程的准确性。

引用于2文件

MSC公司：

62P05号 统计学在精算学和金融数学中的应用
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
65T60型 小波的数值方法
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

BP神经网络；最大重叠离散小波变换；RBF神经网络；股票预测；小波去噪
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Shan}等人，Commun。统计、仿真计算。44，No.4，1066--1077（2015；Zbl 1315.62080）
全文： 内政部

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