本文關鍵詞：基于最優(yōu)小波包變換、ARIMA與SVR的股票價格預測研究

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【摘要】：股票價格序列的變化往往具有高度的非平穩(wěn)性和異方差性,使得單一的預測方法難以準確預測。利用最優(yōu)小波包變換,將股票價格序列分解為一系列特征規(guī)律較明顯的小波包系數,對其中的趨勢部分采用ARIMA進行預測,對細節(jié)部分采用SVR進行預測,最后將預測結果進行重構得到股價預測序列。實證研究結果表明:該預測方法結構明確,計算高效,能夠以較高的精度對股價變化進行預測。
【作者單位】： 中央財經大學保險學院;
【關鍵詞】： 最優(yōu)小波包變換 ARIMA SVR 股票價格 預測
【分類號】：F830.91
【正文快照】： 一、引言股票價格序列的變化由于受到整個外在經濟環(huán)境、政策法規(guī)和公司經營狀況和其他不可預知因素的影響,往往具有高度的非平穩(wěn)性和異方差性,這使得股票價格序列這種復雜的金融時間序列難以通過一些直觀的方法進行預測。在這種情況下,學術界嘗試使用各種非線性的技術來對股

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