本文關(guān)鍵詞：基于Fourier變換和ARMA模型的納斯達克綜合指數(shù)預(yù)報

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【摘要】：針對金融時間序列存在非線性、隨機波動強的特點,提出Fourier變換結(jié)合ARMA模型的區(qū)間預(yù)測方法。根據(jù)譜密度分布,通過信噪比和方差累積變化確定時間序列的多周期復(fù)合趨勢。數(shù)據(jù)分析表明,這種多周期復(fù)合趨勢的殘差適合用ARMA模型建模。對2012年12月28日至2015年7月21日納斯達克綜合指數(shù)每日收盤價的分析顯示:該序列的最佳趨勢由兩個周期序列合成,對該趨勢的殘差用ARMA模型建模,獲得比較理想的區(qū)間預(yù)報效果。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)管理學(xué)院;
【分類號】：F224;F831.51
【正文快照】： 自回歸移動平均(ARMA)模型是線性時間序列的主要預(yù)測方法。但金融市場受到多種因素的影響,股票價格時間序列的非線性特征明顯。因此,大量的非線性預(yù)測模型相繼提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法具有模仿多種非線性動態(tài)特性的能力,可以逼近任意閉區(qū)間上的連續(xù)非線性函數(shù)。但是該方法計算

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本文編號：1244396