×
刘景伟;陈泰良;程庆休;陈耀勋

基于自适应期望的多属性FTS模型预测TAIEX。 （英语） Zbl 1189.91163号

计算。数学。申请。 59，第2期，795-802（2010）.
摘要：近年来，人们提出了许多时间序列方法来预测入学人数、天气、经济、人口增长和股价等。然而，用数学方程表示的传统时间序列，如ARIMA，对于股票投资者来说是不容易理解的。此外，模糊时间序列可以产生基于语言值的模糊规则，这对于投资者来说比数学方程更为合理。此外，从文献综述来看，模糊时间序列方法存在两个缺点：（1）在确定话语范围和区间语言长度方面缺乏说服力，（2）预测中通常只考虑一个属性（收盘价），不是多重属性（如收盘价、开盘价、高价和低价）。为此，本文提出了一种多属性模糊时间序列（FTS）方法，该方法结合了聚类方法和自适应期望模型，以克服上述缺点。在验证中，我们使用台湾股票指数（TAIEX）的实际交易数据作为实验数据集，评估了该方法的准确性，并与其他方法进行了性能比较。该方法优于基于平均误差百分比（MAER）的列表方法。

引用于1审查
引用于4文件

MSC公司：

91B84号 经济时间序列分析
91G60型 数值方法（包括蒙特卡罗方法）
62A86号 统计学中的模糊分析
62P05号 统计学在精算科学和金融数学中的应用

关键词：

模糊时间序列;自适应期望模型;模糊聚类;股指期货预测
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-W.Liu}等人，计算。数学。申请。59，第2号，795--802（2010；Zbl 1189.91163）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Bollerslev，T.，广义自回归条件异方差，计量经济学杂志，31307-327（1986）·Zbl 0616.62119号
[2] 盒子，G。；Jenkins，G.，《时间序列分析：预测与控制》（1976年），《霍尔登·戴·旧金山》·兹伯利0363.62069
[3] Engle，R.F.，英国通货膨胀方差估计的自回归条件异方差，计量经济学，50987-108（1982）·Zbl 0491.62099号
[4] 宋，Q。；Chissom，B.S.，模糊时间序列及其模型，模糊集与系统，54，269-277（1993）·Zbl 0792.62087号
[5] Huarng，K.，《改进模糊时间序列预测的有效区间长度》，模糊集与系统，123，387-394（2001）·Zbl 0992.91077号
[6] Huarng，K。；俞，香港，股票指数预测的二类模糊时间序列模型，Physica A，353445-462（2005）
[7] Chen，S.M.，基于模糊时间序列的招生预测，模糊集与系统，81311-319（1996）
[8] Huarng，K。；Yu，H.K.，用于TAIEX预测的N阶启发式模糊时间序列模型，国际模糊系统杂志，5，247-253（2008）
[9] Chen，T.L。；Cheng，C.-H。；Teoh，H.J.，《基于多周期自适应模型的高阶模糊时间序列预测股市》，《物理学A.统计力学及其应用》，387876-888（2008）
[10] Cheng，C.H。；Chen，T.L。；Teoh，H.J。；Chiang，C.H.，基于自适应期望模型的TAIEX预测模糊时间序列，应用专家系统，341126-1132（2008）
[11] Huarng，K.，预测模糊时间序列的启发式模型，模糊集与系统，123，369-386（2001）·兹比尔0992.91078
[12] Yu，H.K.，加权模糊时间序列模型在TAIEX预测中的应用，Physica A，349，609-624（2004）
[13] 李，S.-T。；Cheng，Y.C.，预测入学人数的确定性模糊时间序列模型，计算机与数学应用，531904-1920（2007）·Zbl 1121.62078号
[14] Yu，H.K.，用于预测的精细模糊时间序列模型，Physica A，346，657-681（2005）
[15] 李，S.-T。；Cheng，Y.-C。；Lin，S.-Y.，基于FCM的模糊时间序列确定性预测模型，计算机与数学与应用，563052-3063（2008）·Zbl 1165.62342号
[16] 陈S.M。；Hwang，J.R.，使用模糊时间序列进行温度预测，IEEE系统、人与控制论汇刊，B部分，30，263-275（2000）
[17] Bezdek，J.C.，《模糊目标函数算法的模式识别》（1981），Plenum出版社：Plenum Press NY·Zbl 0503.68069号
[18] Kmenta，J.，《计量经济学要素》（1986），麦克米兰出版社·Zbl 0935.62129号
[19] Yu，H.K.，加权模糊时间序列模型在TAIEX预测中的应用，Physica A，349，609-624（2005）
[20] Cheng，C.H。；Cheng，G.W。；Wang，J.W.，基于模糊聚类的多属性模糊时间序列方法，应用专家系统，341235-1242（2008）
[21] 宋，Q。；Chissom，B.S.，用模糊时间序列预测入学人数——第一部分，模糊集与系统，54，1-9（1993）
[22] Ross，T.J.，《工程应用的模糊逻辑》（1995年），麦格劳希尔出版社：纽约麦格劳·希尔出版社·Zbl 0855.93003号
[23] Zadeh，L.A.，语言变量的概念及其在近似推理中的应用I，信息科学，8199-249（1975）·Zbl 0397.68071号
[24] Zadeh，L.A.，语言变量的概念及其在近似推理中的应用II，信息科学，8，301-357（1975）·Zbl 0404.68074号
[25] Zadeh，L.A.，语言变量的概念及其在近似推理中的应用III，信息科学，9，43-80（1976）·兹比尔0404.68075
[26] 宋，Q。；Chissom，B.S.，《用模糊时间序列预测入学人数——第二部分，模糊集与系统》，62，1-8（1994）
[27] Jain，A.K。；Murty，M.N。；Flynn，P.J.，《数据聚类：综述》，ACM计算调查，31264-363（1999）
[28] Xu，R。；Wunsch-II，D.C.，聚类算法综述，IEEE神经网络汇刊，16，645-678（2005）
[29] Oehler，K.L。；Gray，R.M.，使用矢量量化结合图像压缩和分类，IEEE模式分析和机器智能汇刊，17，461-473（1995）
[30] Gutti，J.B。；Eric，D.F.，《天文学中的空间点过程》，《统计规划与推断杂志》，50，311-326（1996）·Zbl 0848.62049号
[31] 杜布斯，R.C。；Jain，A.K.，《集群数据算法》（1988），普伦蒂塞赫尔：新泽西州普伦蒂塞赫尔，上鞍河·兹比尔0665.62061
[32] Miller，G.A.，神奇的数字7，加或减2：我们处理信息能力的一些限制，《心理评论》，63，81-97（1956）
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。