購物車(0)
基于EWT-PSO-SVM誤差校正組合模型的中國股市預測研究
崔金鑫; 鄒輝文 福州大學經濟與管理學院; 福州350116; 福州大學投資與風險管理研究所; 福州350116
關鍵詞：ewt算法 pso算法 svm模型 誤差校正組合模型 股市預測
摘要：鑒于股市預測的復雜性.遵循"先分解后集成"的總體建模思路.文章基于EWT分解算法和SVM支持向量機模型.同時結合PSO粒子群優(yōu)化算法和誤差校正組合預測方法,構建了一種中國股票市場建模及預測的EWT-PSO-SVM誤差校正組合預測模型.先基于EWT算法將原始價格序列分解成若干分量,再根據頻率將其重組成高、中、低頻3個分量,對它們分別建立PSO-SVM誤差校正組合模型.最后集成各個分量的預測結果.與其他預測模型相比較,文章所構建預測模型的MSE、MAE、MAPE、RMSE、Theil不等系數、確定性系數DC和方向性指標DS 7個指標均優(yōu)于其他基準預測模型,MCS檢驗結果同樣表明本文構建模型的預測性能最優(yōu).穩(wěn)健性檢驗結果進一步證實了文章構建的模型預測性能所具備的穩(wěn)健性.
系統(tǒng)科學與數學雜志要求:
{1}作者姓名、工作單位、詳細地址、郵編、聯(lián)系電話、E-mail等，以便溝通聯(lián)系。
{2}評審結果將返回作者進行修改，并按要求修改之后再出版。
{3}文題應簡明確切地反映文章的特定內容，以不超過20字為宜。
{4}參考文獻：論文中直接或間接引用他人研究成果的，均需標注參考文獻。
{5}關鍵詞：3-5個詞條，用逗號隔開；英文關鍵詞詞組首字母大寫。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
相關期刊
