本文關(guān)鍵詞：模糊時(shí)間序列的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在現(xiàn)實(shí)世界中,許多數(shù)據(jù)本身存在不完整、不準(zhǔn)確和含糊性,尤其是金融數(shù)據(jù),用經(jīng)典的時(shí)間序列預(yù)測(cè)會(huì)導(dǎo)致擬合效果下降。期貨市場(chǎng)較為復(fù)雜,股指期貨作為現(xiàn)代資本市場(chǎng)的產(chǎn)物,受到各種內(nèi)外因的影響,股指期貨精確的收盤(pán)價(jià)記錄可能會(huì)丟失部分有用的信息,因此引入模糊時(shí)間序列模型,得到更高效率、更精確的預(yù)測(cè)結(jié)果�？紤]數(shù)據(jù)的可得性和完整性,本文選取2011年1月4日至2015年11月12日的股指期貨連續(xù)日收盤(pán)價(jià)作為研究對(duì)象,首先運(yùn)用經(jīng)典的時(shí)間序列ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè),再根據(jù)三種經(jīng)典的模糊時(shí)間序列Song、Chen和Lee的方法估計(jì)觀測(cè)值。經(jīng)過(guò)上述研究,改進(jìn)原有的模糊時(shí)間序列方法,在計(jì)算隸屬度矩陣時(shí)引入非參數(shù)高斯核函數(shù),調(diào)節(jié)最優(yōu)的窗寬,改變各個(gè)模糊集的權(quán)重;將一階模糊時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為二階,即考慮t,t-1,t-2期樣本數(shù)據(jù)的隸屬模糊集;在計(jì)算關(guān)系矩陣時(shí)引入馬爾科夫模型,將關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)移概率矩陣,用加權(quán)方法計(jì)算預(yù)測(cè)值。本文首先對(duì)模糊時(shí)間序列相關(guān)模型進(jìn)行了深入的研究闡述,主要有模糊集理論,模糊時(shí)間序列發(fā)展現(xiàn)狀、研究綜述、模型理論,ARIMA模型理論,馬爾科夫鏈模型,非參數(shù)高斯核函數(shù)。然后根據(jù)模型理論,通過(guò)R軟件編程,分別用三種模糊時(shí)間序列方法和改進(jìn)的模型進(jìn)行估計(jì),利用EViews進(jìn)行ARIMA模型預(yù)測(cè),最終得到近一個(gè)月交易日的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。其中,Song和Lee的模糊時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)誤差在2%以上的有20個(gè)樣本,占83.33%;Lee的模糊時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)誤差在2%以上的有10個(gè)樣本,占41.67%;ARIMA模型誤差在2%以上的有4個(gè)樣本,占16.67%;二階馬爾科夫模糊預(yù)測(cè)誤差在2%以上的有2個(gè)樣本,只占8.33%。證明改進(jìn)的基于馬爾科夫鏈的模糊時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)效果較好,均優(yōu)于其他4種模型,為模糊時(shí)間序列的發(fā)展提供了一種新的思路,同時(shí)拓寬了模糊時(shí)間序列的應(yīng)用方向。
【關(guān)鍵詞】：模糊時(shí)間序列 馬爾科夫鏈 非參數(shù)高斯核函數(shù) ARIMA模型
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F830.9
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 導(dǎo)論9-16
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 相關(guān)研究綜述10-13
• 1.2.1 模糊時(shí)間序列國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.3 研究主要內(nèi)容13-14
• 1.3.1 研究思路13
• 1.3.2 研究方法13-14
• 1.3.3 研究步驟14
• 1.4 本文的結(jié)構(gòu)安排與創(chuàng)新14-16
• 1.4.1 本文的結(jié)構(gòu)安排14-15
• 1.4.2 本文的創(chuàng)新15-16
• 2 相關(guān)理論及建模分析16-34
• 2.1 股指期貨基本理論16-19
• 2.1.1 股指期貨的概念16
• 2.1.2 股指期貨發(fā)展歷程16-17
• 2.1.3 股指期貨價(jià)格有效性理論17-18
• 2.1.4 理論分析18-19
• 2.2 時(shí)間序列理論19-24
• 2.2.1 時(shí)間序列相關(guān)概念19-20
• 2.2.2 ARIMA模型理論基礎(chǔ)20-24
• 2.2.3 理論分析24
• 2.3 模糊時(shí)間序列模型理論24-28
• 2.3.1 模糊集合理論24-26
• 2.3.2 模糊時(shí)間序列定義26
• 2.3.3 模糊時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型26-27
• 2.3.4 理論分析27-28
• 2.4 馬爾科夫鏈模型理論28-30
• 2.4.1 馬爾科夫鏈模型的發(fā)展28
• 2.4.2 馬爾科夫鏈的相關(guān)概念28-29
• 2.4.3 理論分析29-30
• 2.5 非參數(shù)估計(jì)理論30-34
• 2.5.1 非參數(shù)估計(jì)方法30-32
• 2.5.2 核密度估計(jì)32-33
• 2.5.3 理論分析33-34
• 3 股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方法的實(shí)證研究34-44
• 3.1 ARIMA模型實(shí)證研究34-38
• 3.1.1 數(shù)據(jù)的來(lái)源與描述34
• 3.1.2 序列的平穩(wěn)性處理34-35
• 3.1.3 模型的識(shí)別與建立35-36
• 3.1.4 模型的預(yù)測(cè)36-38
• 3.2 模糊時(shí)間序列模型實(shí)證研究38-44
• 3.2.1 經(jīng)典模糊時(shí)間序列模型基本框架38-40
• 3.2.2 經(jīng)典模糊時(shí)間序列模型實(shí)證應(yīng)用40-44
• 4 模型優(yōu)化設(shè)計(jì)與應(yīng)用44-49
• 4.1 基于馬爾科夫鏈的模糊時(shí)間序列模型44-46
• 4.2 優(yōu)化模型應(yīng)用46-47
• 4.3 各模型誤差結(jié)果比較47-49
• 5 結(jié)論與展望49-51
• 5.1 研究結(jié)論49
• 5.2 研究展望49-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 附錄： R Codes54-58
• 后記58-59
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果59-60

【相似文獻(xiàn)】

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