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为了提高模糊时间序列的预测精度,文章利用小波分析多尺度分解方法,选择适当的小波函数,把一维数据分解为低频逼近部分和高频细节部分,在低频部分和高频部分根据各自数据特征利用模糊C一均值聚类算法分别建立模糊时间序列模型并预测,然后把每个部分的预测值根据小波重构得到最终预测结果.通过对国家财政收入实例验证对比发现,该模型在预测精度方面有较大提高. 相似文献
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文章利用小波分析与自回归模型相结合的方法来建模分析时间序列,这种方法主要是在尺度函数逼近和自回归模型的基础上建立的。小波分析提供了一种多尺度函数逼近的方法,而自回归模型能够预测时间序列。文章的对CPI序列进行了离散小波分解,并重构得到了尺度序列和每层的细节序列;然后分别对其建立自回归模型并预测每个序列的下一个值,将得到的预测值相加得到了CPI预测值,再用预测值,利用建立的模型进行预测;最后,用标准差来衡量估计量的好坏。 相似文献
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神经网络模型对大样本时间序列的拟合效果优于传统时间序列模型,但对于年度、月度、日度等低频时间序列的预测则难以发挥其优势。鉴于此,本文应用传统时间序列模型和神经网络模型,建立Holtwinters-BP组合模型,利用Holtwinters模型分别拟合各解释变量序列,利用BP模型拟合解释变量和自变量的非线性关系,基于某社交新闻类APP的日广告收入数据进行互联网企业广告收入预测研究。通过与循环神经网络(RNN)模型、长短期记忆神经网络(LSTM)模型等预测结果的对比发现:Holtwinters-BP组合模型的预测精度和稳定性更高;证明多维变量对于广告收入的显著影响,多变量模型的预测准确性高于单变量模型;构建的Holtwinters-BP组合模型对于低频数据预测有较好的有效性和适用性。 相似文献
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文章以GDP数据的准确性为例,根据Cramer分解定理的基本理论对我国GDP数据时间序列建立了确定性趋势模型,对模型得到的平稳残差序列拟合ARMA模型;将两种模型组合起来对我国GDP数据进行预测,用预测值代表"真值",考察了预测值与观察值之间的差异;用异常值检验法对2001~2007年我国GDP数据的准确性进行了检验和分析,证明了组合预测模型在统计数据准确性检验中的适用性总体上不强,并提出了模型改进应用的思路. 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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汇率时间序列是一个动态复杂系统,单独的线性回归模型或者非线性神经网络都不能很好地反映系统的特征.文章将汇率时间序列分解成线性序列和非线性序列两部分,并分别用ARMA和NARX神经网络进行建模;最后组合成NARX-ARMA汇率混合预测模型.结果证明,相比其他汇率预测模型,NARX-ARMA混合模型有更好的预测效果. 相似文献
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通过分解高频回归元,探寻出MIDAS类模型及同频率MAR模型之间联系的桥梁,从模型形式、估计量偏误、估计量方差等诸多方面呈现出两类模型的区别。理论推导结果表明:遗漏高频样本数据的传统MAR模型存在偏误,但在一定条件下MIDAS类模型与MAR模型具有等价性;MAR-LS的有效性与频率倍差存在正向相关性,当高频变量与低频变量的数据频率相差迥异时,MIDAS类模型的估计量较MAR模型有效。将此理论应用于具体实际经济中,以研究中国高频资产价格对低频GDP作用机制及预测能力。 相似文献
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粮食产量的预测是保障粮食安全的重要组成部分.文章结合河南省许昌市粮食产量的历史数据,首先建立趋势外推预测模型,并对模型进行相应的分析;然后运用趋势外推与ARIMA模型(求和自回归移动平均模型)结合起来的混合时间序列模型对趋势值和真实值之间的离差序列即残差进行分析,得到混合时间序列模型的预测结果;最后通过比较得出的混合时间序列模型预测的精度较高,可作为粮食总产量预测的有效工具之一. 相似文献
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一、简介分解分析法是时间序列分析和预测过程中常用的统计方法。该方法假设时间序列是趋势变动(T)、循环变动(C)、随机变动(I)综合影响的结果,分解过程首先从原始序列中消除随机变动,然后在此基础上,分别识别出循环变动和趋势变动的变化模式。假设的合理性、方法的科学性和操作的简易性使分解分析法在经济预测中得到了较为广泛的应用。本文结合具体例子介绍如何用电子表格软件Excel实现时间序列的分解分析。二、实例如图(1)所示,表中A1至B13单元格是1996至1998年各季度某海滨城市旅游人口数(千人),试预测1999年各季度旅… 相似文献
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居民消费价格指数(CPI)是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-ARIMA组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小波分解;然后,对分解后的居民消费价格指数序列分别利用ARIMA模型和SVM模型进行预测;最后,将预测结果进行整合形成对居民消费价格指数的组合预测模型,并选用2020年的实际CPI月度数据与模型预测数据进行有效性验证。结果表明:组合模型的平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)分别为0.5383%和0.6604%,相较于ARIMA时间序列模型和SVM模型实现了极大的改进。此外,该组合模型的预测分析框架具有较强的适应性和扩展性,可用于其他相同特征类型的时间序列数据的模拟预测。 相似文献
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准确的节假日客流量预测对旅游景区至关重要,然而受各种因素影响,节假日客流量呈现复杂非线性特点和典型季节性趋势.为了解决这种非线性和季节性问题,文章建立基于季节调整的支持向量回归模型(SSVR),并用某风景区2008~2011年节假日的日客流量验证模型的有效性.研究结果表明,SSVR预测节假日客流量效果良好,预测精度优于SVR和BPNN方法. 相似文献
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文章提出一种双阶段深度学习的金融时间序列预测模型,研究股民评论、金融新闻资讯与股票指标多源数据对股票市场波动的影响。该模型运用word2vec并结合卷积神经网络对非结构化文本数据进行情感分析,计算情感权重并与股票指数联合;通过双向长短时记忆网络结合注意力机制关注文本重点语义分布,提升全局时序信息敏感度,从而完成非线性、时变性的股指预测。所提模型相比于单一使用股票指数,其均方误差降低0.264,比BiLSTM股票预测模型降低了0.186。实证结果表明,端对端的多源数据融合情感分析模型能够有效解决因多级因素导致的股票市场波动性与不规律性,从而对股票指数进行预测。 相似文献
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以机器学习为基础设计高效的股票择时策略是量化投资领域的研究热点。文章结合集成经验模态分解(EEMD)和ε-不敏感支持向量回归(SVR)的优势,提出基于EEMD-SVR的指数低频分量预测模型,进而构建基于低频分量趋势预测的沪深300指数择时策略。首先,对沪深300指数进行EEMD分解,剔除高频IMFs后利用低频IMFs和趋势项重构指数低频分量;其次,运用ε-不敏感SVR构建低频分量预测模型;然后,根据低频分量预测结果制定交易信号生成规则,构建沪深300指数择时策略;最后,对构建的策略和MACD等多种择时策略进行对比评估,结果表明:构建的策略能更高效地把握指数的中长期主要趋势,在收益获取与风险控制等方面的表现显著超越了对照策略。 相似文献
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为了提高基于神经网络的国际原油价格预测性能,文章提出一种改进型变参数神经网络原油价格预测方法.该方法利用经验模式分解(EMD)对原油价格序列进行分解得到多个内蕴模式(IMF),对于每个IMF进行变参数的前向神经网络训练,将每个IMF下预测的结果进行综合,从而得到预测的原油价格.实证结果表明,相比已有的基于EMD和神经网络的预测方法,本方法的预测效果有一定的改善. 相似文献