本文關鍵詞：基于前向滾動EMD技術的預測模型

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【摘要】：運用經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)和時間序列,基于分解—重構—集成的思想,構建了一個組合預測模型。在模型的構建過程中,提出了對股票指數(shù)序列進行逐日前向滾動EMD分解的思路,將分解后的本征模函數(shù)(IMF)分量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡進行組合預測。運用上述基于前向滾動EMD模型分析滬深300指數(shù)和澳大利亞指數(shù)的波動特點和走勢。結果顯示:前向滾動EMD模型比ARIMA模型、GARCH模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有更高的預測精度。
【作者單位】： 電子科技大學經(jīng)濟與管理學院;重慶金融學院;四川大學經(jīng)濟學院;
【關鍵詞】： 經(jīng)驗模態(tài)分解 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 前向滾動分解 本征模函數(shù)
【基金】：中國智能金融研究院“融市場預測模型項目”(2014-2016)
【分類號】：TP183;F832.51;F836.11
【正文快照】： 1文獻綜述股票市場的變化與整個經(jīng)濟的發(fā)展密切相關,股票市場在市場經(jīng)濟中始終發(fā)揮著經(jīng)濟狀況晴雨表的作用。正確分析股票價格波動的特點和規(guī)律,進而有效預測其走勢,對于國家制定經(jīng)濟政策、企業(yè)制定生產(chǎn)經(jīng)營決策具有重要的現(xiàn)實意義。個人投資者、股票基金經(jīng)理和財務分析師試圖

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本文編號：984665