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文章提出了一种基于经验模式分解(EMD)的市场风险价值(VaR)估计方法。通过EMD将市场价格序列分解成不同波动特征的本征模态函数(IMF),以Hurst指数为判据将其重新组合为具有长期记忆性的主体部分和高斯噪声部分。利用神经网络预测主体部分的未来走势并对噪声部分进行方差分析,以此估计出市场的风险价值(VaR)。 相似文献
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基于小波分解的汇率预测模型实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于人们的预期对汇率的影响及汇率变动中包含不同频率成分的原因,文章采用小波分解和人工神经网络(ANN)相结合的方法建立汇率预测模型,首先将原始汇率数据序列分解为不同频率序列,然后利用ANN方法针对分解后的序列分别建立模型,将每个模型预测的结果相加得到汇率的预测值.实证结果发现:(1)小波分解方法有助于提高汇率预测的精度,表明汇率变动是由不同频率成分组成并且人们预期对汇率变动具有一定的影响;(2)汇率预测中不同的神经网络模型具有不同的性能,在建立预测模型时应该慎重考虑选择的神经网络类型及其参数. 相似文献
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基于EMD方法的股票价格预测与实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法.并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分解方法(EMD)较小波分析方法拟和精度更高、预测功能很强.此方法为金融市场数据研究提供了一个强有力新的分析工具,在理论和实践上有其重要的指导意义. 相似文献
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基于EMD方法的股票价格预测 总被引:2,自引:1,他引:1
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分解方法(EMD)较小波分析方法拟和精度更高、预测功能很强。此方法为金融市场数据研究提供了一个强有力新的分析工具,在理论和实践上有其重要的指导意义。 相似文献
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由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点,单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解(EEMD)技术和长短期记忆网络(LSTM)相结合,同时融入麻雀搜索算法(SSA)优化神经网络参数,构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解,其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测,最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析,结果表明,所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681,具有更高的预测精度与适用性。 相似文献
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文章为了提高统计组合预测的拟舍和预测精度,根据线性时变参数离散灰色预测模型的初值优化方法,给出了几个线性时变参数DGM(1,1)模型作为单项预测模型,进一步利用这些单项预测模型建立了一类变权线性时变参数组合预测方法.最后,将变权重线性时变参数组合预测方法应用于新疆生产建设兵团城镇化发展水平的组合预测,实例结果表明变权重线性时变参数组合预测方法具有较高的拟合精度. 相似文献
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随着我国经济社会的进一步发展,能源需求逐步增大,且消费量的增长与多种因素相关.能源消费预测存在与多因素的关联.文章在基础GM(1,1)模型框架下,以重新累积生成累加后序列预测值的方式进行GM(1,1)的无偏化修正,并按照加权平均背景值重设进行pGM(1,1)模型修正;并以各种非线性参变量间的映射纳入组合BP神经网络的能源消费预测.结果证实,无偏GM(1,1)、pGM(1,1)模型有效降低了GM(1,1)的预测平均相对误差,再与BP神经网络组合预测,形成了较好的能源消费预测精度. 相似文献
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为提高GM(1,1)模型的预测精度,针对GM(1,1)模型的特点,提出了将遗传算法与LS-SVM算法融合对GM(1,1)模型中的参数估计方法进行改进.该方法首先根据GM(1,1)灰色差分方程的特点,构造以背景值序列和原始序列为训练样本的灰色LS-SVM模型,将GM(1,1)模型参数的估计问题转化为灰色LS-SVM模型参数的估计问题,然后利用遗传算法对LS-SVM自身的参数进行寻优预处理,再对经过优化参数的灰色LS-SVM,依据LS-SVM算法求解回归参数,进而得到GM(1,1)模型的参数估计.将改进的GM(1,1)模型用于实际的经济预测问题,并与传统的预测方法进行比较,结果表明,方法是可行的且有效的. 相似文献
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石油价格的预测具有重要的意义,近年来的研究表明,变权重组合预测比常数权重组合预测具有更高的精度.本文提出一种利用神经网络和时间序列进行变权重组合预测石油价格的方法,这种方法相对于常数权重组合预测方法更接近油价波动的实际情况,对于石油价格的预测具有一定的应用价值. 相似文献
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变权重组合预测模型的局部加权最小二乘解法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着科学技术的不断进步,预测方法也得到了很大的发展,常见的预测方法就有数十种之多。而组合预测是将不同的预测方法组合起来,综合利用各个方法所提供的信息,其效果往往优于单一的预测方法,故得到了广泛的应用。而基于变系数模型的思想研究了组合预测模型,将变权重的求取转化为变系数模型中系数函数的估计问题,从而可以基于局部加权最小二乘方法求解,利用交叉证实法选取光滑参数。其结果表明所提方法预测精度很高,效果优于其他方法。 相似文献
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参数GARCH模型是最常用的度量金融市场波动性的模型.运用马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法对残差基于正态分布的GARCH(1,1)的参数进行估计,由沪市股指收益率数据的实证分析结果表明:基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)方法估计的GARCH模型比基于极大似然估计(ML)方法估计的GARCH模型具有更好的拟合效果和预测能力. 相似文献
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为了研究几种组合预测方法的预测效果,文章首先利用GM(1,1)、BP神经网络、支持向量机(SVM)三种单一预测方法对2008年的上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公共事业股指数作了预测,然后分别利用最优权重线性组合预测模型、基于SVM和基于BP神经网络的非线性组合预测模型对上述股指作了预测.通过对各种预测方法的预测效果进行对比分析,发现:在进行组合预测时,选择其中预测效果最好的一种方法作为二次组合预测的模型可以大大提高组合预测的效果. 相似文献
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为了提高居民消费价格指数的预测精度,对于呈近似S形的CPI时间序列,利用灰色Verhulst模型对其预测.构造基于时间序列的人工神经网络输入输出模式,利用BP神经网络对原始数据与灰色verhulst预测值的残差进行训练.仿真实例表明,该组合算法预测结果比单纯使用GM(1,1)模型、灰色Verhulst模型和文献[1]的总体误差要小,将神经网络引入到灰色Verhudst模型中能较好地提高预测精度. 相似文献
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为了探寻具有线性趋势的残差自回归模型的较为合适的估计方法,文章以残差AR(2)模型为例,对直接最小二乘法、两步法、非线性最小二乘法和化归法进行了Monte Carlo模拟,拟合和预测结果显示非线性最小二乘法和化归法的均方误差和平均绝对误差相同且最小.此外,还利用1980-2013年河南省人均GDP经济数据进行了拟合与预测实证分析,得到了与模拟比较相类似的结果,这说明非线性最小二乘法和化归法是较优的估计方法.进一步地,基于非线性最小二乘法,给出了河南省人均GDP的短期预测. 相似文献
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基于LS-MWSVM的股票价格预测 总被引:1,自引:1,他引:0
文章基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了最小二乘M0det小波核的支持向量机(LS-MWSVM)算法.用该算法建模并对沪深300日收盘价进行预测,且与常用的RBF核的LSSVM模型及RBF神经网络模型的预测能力进行了比较.结果表明.LS-MWSVM的预测能力要好于其它两种模型.进一步得出,采用最小二乘支持向量机与小渡理论结合的组合模型对股市进行预测效果较好. 相似文献