發(fā)布時間：2017-08-13 01:04

  本文關(guān)鍵詞：基于AR模型的Kalman濾波在股票價格預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：文章在分析AR(n)模型和Kalman濾波模型具有的預(yù)測功能的基礎(chǔ)上,將二者結(jié)合起來而提出一種基于AR模型的卡爾曼濾波模型。該模型用1至n階的AR模型組合建立新的多維狀態(tài)空間模型,再應(yīng)用Kal man濾波方法預(yù)測股票價格。通過對股票價格預(yù)測的具體實驗表明,提出的新模型克服了單一方法使用的缺點,具有較高的預(yù)測精度。
【作者單位】： 中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)計算機學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： AR模型 卡爾曼濾波 預(yù)測 股票價格
【基金】：湖北省人文社科重點研究基地開放基金資助項目(1051111)
【分類號】：F224;F830.91
【正文快照】： 0引言由于股票市場相當(dāng)復(fù)雜,且易受金融政策、政治形勢等商業(yè)和非商業(yè)因素影響,經(jīng)過多年研究人們提出了許多股票市場預(yù)測方法。常見的有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、經(jīng)濟(jì)計量法、灰色模型預(yù)測法、時間序列分析法[1]等。僅使用一種方法往往具有片面性[2],因此運用多種方法進(jìn)行組合,利用多

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【相似文獻(xiàn)】

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7 張U，

本文編號：664565