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基于誤差修正的我國創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測優(yōu)化研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-25 14:19

  本文關(guān)鍵詞:基于誤差修正的我國創(chuàng)業(yè)板指數(shù)預(yù)測優(yōu)化研究


  更多相關(guān)文章: 創(chuàng)業(yè)板指數(shù) ARMA模型 GARCH模型 支持向量回歸模型


【摘要】:股票價(jià)格指數(shù)作為反映股票市場總的價(jià)格水平變化的重要指標(biāo),同時(shí)也是金融市場上重要的金融工具之一,如何對其價(jià)格的波動進(jìn)行預(yù)測一直以來是國內(nèi)外金融領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)問題之一。ARMA模型和GARCH模型是金融時(shí)間序列分析應(yīng)用研究中最為常用的兩種模型,組合ARMA-GARCH模型在對創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測中較單一ARMA模型的預(yù)測效果有所提高;進(jìn)一步地,支持向量回歸模型對ARMA-GARCH模型擬合的殘差序列進(jìn)行擬合預(yù)測,并利用遺傳算法與粒子群算法對其中參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)處理,對殘差序列進(jìn)行校正預(yù)測。結(jié)果表明,利用經(jīng)過參數(shù)尋優(yōu)的組合ARMA-GARCHSVR模型的預(yù)測效果有較明顯的提升。
【關(guān)鍵詞】:創(chuàng)業(yè)板指數(shù) ARMA模型 GARCH模型 支持向量回歸模型
【學(xué)位授予單位】:暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:F224;F832.51
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-6
  • 第1章 緒論6-14
  • 1.1 研究背景及意義6-8
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-11
  • 1.3 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新11-14
  • 第2章 經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)模型介紹14-24
  • 2.1 ARMA和ARIMA模型14-15
  • 2.2 ARCH和GARCH模型15-16
  • 2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)16-18
  • 2.4 遺傳算法和粒子群算法18-24
  • 第3章 數(shù)據(jù)選取與描述性統(tǒng)計(jì)分析24-32
  • 3.1 數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理24-25
  • 3.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析25-32
  • 第4章 實(shí)證研究32-48
  • 4.1 研究思路概述32
  • 4.2 模型預(yù)測效果的評價(jià)方法32-33
  • 4.3 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的實(shí)證分析33-46
  • 4.4 預(yù)測效果的比較與分析46-48
  • 第5章 政策與建議48-51
  • 5.1 總結(jié)48-49
  • 5.2 政策建議49-51
  • 參考文獻(xiàn)51-53
  • 致謝53

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李儷巧,陳智高;轉(zhuǎn)移成本與競爭的簡單模型分析[J];企業(yè)經(jīng)濟(jì);2002年10期

2 白玲;王歆;;服務(wù)創(chuàng)新的四緯度模型對我國金融服務(wù)創(chuàng)新的啟示[J];商場現(xiàn)代化;2007年31期

3 李超;;企業(yè)增長的3C模型分析[J];中國中小企業(yè);2011年08期

4 蔡e,

本文編號:917821


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