本文關鍵詞： 時間序列分析 模糊時間序列 模糊聚類方法 模糊關系式 預測值 時間序列模型 模糊集合 去模糊化 聚類中心 論域　出處：《統(tǒng)計與決策》2010年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章針對模糊時間序列模型目前存在的缺乏客觀論域劃分方法和模糊關系前件單一等缺陷,首先應用模糊聚類方法將數(shù)據(jù)分類,以相鄰兩個聚類中心的中點作為子區(qū)間的分界點來劃分論域;其次將數(shù)據(jù)模糊化后根據(jù)證券市場主要量價指標建立了具有多個前件的高階模糊關系;最后根據(jù)序列對比規(guī)則計算預測值。將該模型用于股票指數(shù)的價格預測和漲跌預測,與傳統(tǒng)模型比較的結果表明其預測準確率有了較大提高。
[Abstract]:Aiming at the defects of the fuzzy time series model such as the lack of objective domain division and the single fuzzy relation, the fuzzy clustering method is used to classify the data. The middle point of the adjacent two clustering centers is used as the dividing point of the subinterval to divide the domain. Secondly, the high order fuzzy relation with multiple front parts is established according to the main index of quantity and price of stock market after the data is blurred. Finally, the prediction value is calculated according to the sequence comparison rule. The model is used to predict the price and the fluctuation of stock index. The comparison with the traditional model shows that the prediction accuracy is improved greatly.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學管理學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(70471026) 西北工業(yè)大學人文社科與管理振興項目(RW200708)
【分類號】：F224;F830.91
【正文快照】： 0引言股票價格序列預測不僅對投資者而言有巨大的市場利益,同時對學術界研究市場運行規(guī)律無疑也具有重要的理論價值。因此研究采用何種方法對股票價格進行較準確的預測就成為是國內(nèi)外學者都非常關注的課題。時間序列預測方法是常用的股票價格預測方法。一般的時間序列預測方法

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1452619