本文關(guān)鍵詞：股指波動(dòng)率的最小二乘支持向量機(jī)預(yù)測(cè)方法　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2015年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為了提高金融波動(dòng)率的預(yù)測(cè)精度,提出一種將相空間重構(gòu)技術(shù)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)與變加速系數(shù)粒子群優(yōu)化(PSO_TVAC)算法相結(jié)合的波動(dòng)率預(yù)測(cè)方法。首先,對(duì)原始波動(dòng)率序列進(jìn)行相空間重構(gòu),判斷其混沌特性;其次,利用LSSVM優(yōu)良的非線性映射特性對(duì)重構(gòu)后的序列進(jìn)行建模及預(yù)測(cè),同時(shí)采用PSO_TVAC算法選擇LSSVM最優(yōu)參數(shù)。將該方法應(yīng)用于上證綜指股指收益的波動(dòng)率預(yù)測(cè),結(jié)果表明,此方法獲得了較高的波動(dòng)率預(yù)測(cè)精度,為波動(dòng)率的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)提供了一種有益嘗試。
[Abstract]:In order to improve the forecasting precision of financial volatility , a method combining phase space reconstruction technique , least square support vector machine ( LSSVM ) and variable acceleration coefficient particle swarm optimization ( PSO _ TVAC ) algorithm is proposed . Firstly , the original volatility sequence is reconstructed to judge its chaotic characteristics . Secondly , the optimal parameters of LSSVM are selected by using the nonlinear mapping characteristic of LSSVM . The method is applied to the prediction of volatility of stock index .

【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(11YJC790048) 河北省社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目(HB14GL020)
【分類號(hào)】：F830.91;F224
【正文快照】： 0引言波動(dòng)率是金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容之一,也是金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的重要衡量指標(biāo)。選擇科學(xué)的方法估計(jì)和預(yù)測(cè)波動(dòng)率,在資產(chǎn)投資組合選擇、資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度與管理中有重要的理論及現(xiàn)實(shí)意義。由于股票市場(chǎng)是一個(gè)受到經(jīng)濟(jì)、政治等多種因素共同影響的復(fù)雜系統(tǒng),波動(dòng)率序列表現(xiàn)出復(fù)雜的

【共引文獻(xiàn)】

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1 侯澍e，

本文編號(hào)：1416183