發(fā)布時(shí)間：2018-05-03 18:32

  本文選題：收益率 + 滬深指數(shù)�。� 參考：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年13期

【摘要】：時(shí)間序列模型在預(yù)測(cè)中占有重要的地位,其固有的系統(tǒng)誤差性往往對(duì)預(yù)測(cè)精度產(chǎn)生負(fù)面影響。文章以滬深300指數(shù)為研究對(duì)象,通過(guò)時(shí)間序列模型得到預(yù)測(cè)方程,并以此為基礎(chǔ)推導(dǎo)出卡爾曼濾波的狀態(tài)方程和測(cè)量方程,利用卡爾曼方程對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正。結(jié)果表明,卡爾曼濾波對(duì)時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)有優(yōu)化作用,可以提高預(yù)測(cè)的精確度。
[Abstract]:Time series model plays an important role in prediction, and its inherent systematic error often has a negative effect on prediction accuracy. This paper takes CSI 300 index as the research object, obtains the prediction equation by time series model, and deduces the state equation and measurement equation of Kalman filter on the basis of it, and modifies the prediction result by using Kalman equation. The results show that Kalman filter can optimize the prediction of time series model and improve the accuracy of prediction.
【作者單位】： 中央財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院;北京大學(xué)軟件與微電子學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1839609