發(fā)布時間：2020-05-15 20:28

【摘要】：時間序列作為一類重要的復雜數(shù)據(jù)對象,通過對社會、經(jīng)濟、科學技術等領域中的時間序列做進一步分析與處理,便有可能揭示事物運動、變化和發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律,這無疑對社會經(jīng)濟和技術的發(fā)展有著極為重要的意義。金融市場被稱為整個國家經(jīng)濟運行的核心,對金融時間序列數(shù)據(jù)進行有效地分析、預測和控制已經(jīng)成為整個經(jīng)濟和金融活動的重要工作之一。由于金融時間序列具有非線性、不確定性和存在語言值現(xiàn)象等特征,金融時間序列分析與預測已經(jīng)成為現(xiàn)代時間序列研究中最具有挑戰(zhàn)的課題。 到目前,模糊時間序列已成為一種行之有效的金融時間序列分析方法。然而,如何客觀地劃分論域區(qū)間和有效地構建模糊邏輯關系矩陣依然是影響模糊時間序列模型預測精度的兩個沒有得到有效解決的問題。因此,本文對上述問題進行了一些探討。主要取得了以下幾個方面的成果： 1)為了更為有效地利用歷史數(shù)據(jù)間隱含的變化趨勢,進而更準確地描述模糊邏輯關系,提出了一種基于差分啟發(fā)信息的模糊邏輯關系矩陣的構建方法。該方法利用數(shù)據(jù)間的不同階次差分做為啟發(fā)信息,從而構建了具有自適應能力的三種模糊邏輯關系矩陣。通過道瓊斯、恒生和日經(jīng)等典型證券指數(shù)以及美元/日元匯率比價預測的結果表明,該差分啟發(fā)模糊時間序列模型給出了較好的預測結果。 2)實現(xiàn)了基于K均值聚類技術的模糊時間序列模型的建模。該模型根據(jù)聚類得到每一類中數(shù)據(jù)所處的范圍來確定語言值的區(qū)間長度,從而做到了較為客觀的論域劃分；此外,該方法利用K均值聚類算法得到的聚類中心作為模糊化值。通過對阿拉巴馬州州立大學入學人數(shù)的預測,實驗結果表明,該模型相比于現(xiàn)有的模糊時間序列模型可以進一步提高預測精度。
【圖文】：

(3一12)其中，F(xiàn)orecas(t)為最終預測數(shù)據(jù)，OV(*)為原始數(shù)據(jù)，Defuzz滬ed(*)為解模糊化值，刀為一1到1之間任意的非零數(shù)值。附表AZ和圖3一1給出了本算法對上證指數(shù) 11/3/2005一 12/30/2005的日收盤價的預測結果。上證指數(shù)預測曲線對比(11/3/2005一12/31/2005) 1180 1160 1140 1120 110010801060~~~歷史數(shù)據(jù)~文中方法法 ___，‘戶由 由武 武尹入戶味___廣月護 護幸招孚廠次冷了尹沙、一護交易日期圖3一1上證指數(shù)預測曲線對3.4差分啟發(fā)模型的有效性分析為了驗證文中模型的有效性，我們采用模糊時間序列分析中的經(jīng)典數(shù)據(jù)集，，阿拉巴馬州州立大學入學人數(shù)作為實驗數(shù)據(jù)。表3一9、表3一10和圖3一2給出了在不同語言

(3一14)通過與現(xiàn)有的模糊時間序列模型對應，實驗結果表明文中模型可以獲得更好的預測精度。實驗對比結果分別如表3一11和圖3一3所示。3.5模型在典型金融時間序列預測中的應用為了驗證本論文中提出的模型具有一定的普適性，作者將其應用到較為典型的金融時間序列預測當中，本節(jié)選取了道瓊斯工業(yè)指數(shù)、恒生指數(shù)、上證指數(shù)以及USD/JPY匯率比價等日數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)集，下面將給出實驗結果。
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F830

【參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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2 蔣嶸;基于形態(tài)表示的時間序列相似性搜索[J];計算機研究與發(fā)展;2000年05期

3 劉鋒,何東武,袁學海;模糊時間預測系統(tǒng)的Heuristic模型的改進[J];遼寧師范大學學報(自然科學版);2002年02期

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相關博士學位論文 前1條

1 曾淑惠;多變量模糊時間數(shù)列之分析及應用[D];廈門大學;2003年

相關碩士學位論文 前1條

1 張擁華;基于支持向量機的金融時間序列研究[D];湖南大學;2008年

本文編號：2665591