本文選題：股票指數(shù)預(yù)測(cè)　切入點(diǎn)：v-SVR　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2010年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：文章將v-SVR(Support Vector Regression)應(yīng)用于金融股指預(yù)測(cè),并研究證券投資中的選時(shí)問題。以上證指數(shù)為研究對(duì)象,確定模型輸入指標(biāo)并研究模型主要參數(shù)與預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的關(guān)系。通過與ε-SVR及傳統(tǒng)BP算法的比較分析,表明在有限樣本情況下,v-SVR模型的預(yù)測(cè)偏差較小、預(yù)測(cè)方向的準(zhǔn)確性較高;根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,提出了一種基于v-SVR模型的投資選時(shí)策略。
[Abstract]:In this paper, v-SVRN support Vector regulation is applied to the prediction of financial stock index, and the timing problem in securities investment is studied. By comparing with 蔚 -SVR and traditional BP algorithm, it shows that the prediction deviation of the model is small and the accuracy of prediction direction is higher under the condition of limited sample. Based on the prediction results, a new investment timing strategy based on v-SVR model is proposed.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70771008;70371057)
【分類號(hào)】：F830.91;F224

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1565463