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(cè)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(chǎng)總的價(jià)格水平變化的重要指標(biāo),同時(shí)也是金融市場(chǎng)上重要的金融工具之一,如何對(duì)其價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)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(duì)創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的預(yù)測(cè)中較單一ARMA模型的預(yù)測(cè)效果有所提高;進(jìn)一步地,支持向量回歸模型對(duì)ARMA-GARCH模型擬合的殘差序列進(jìn)行擬合預(yù)測(cè),并利用遺傳算法與粒子群算法對(duì)其中參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)處理,對(duì)殘差序列進(jìn)行校正預(yù)測(cè)。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(cè)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(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(cè)效果的評(píng)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(cè)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)】

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1 李儷巧,陳智高;轉(zhuǎn)移成本與競(jìng)爭(zhēng)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(duì)我國金融服務(wù)創(chuàng)新的啟示[J];商場(chǎng)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(hào)：917821