【摘要】：宏觀經濟可以反映一個國家或地區(qū)的整體經濟狀況。宏觀經濟發(fā)展趨勢不僅影響政府的宏觀經濟政策,還影響企業(yè)和個人投資決策的預期。因此,準確預測宏觀經濟的發(fā)展趨勢具有重要的現(xiàn)實意義。本文基于機器學習算法建立了組合模型對宏觀經濟景氣指數進行預測。宏觀經濟景氣指數序列存在著廣泛的非線性時變性和不確定性。雖然線性模型在一定程度上能夠預測發(fā)展趨勢,但它同時也有一定的局限性,即宏觀經濟系統(tǒng)中的非線性特征導致線性模型的預測精度不夠。本文構建神經網絡模型和時間序列分解相結合的組合模型進行預測,以中國宏觀景氣指數(一致指數)為研究對象,采用CEEMD和小波分解對經濟景氣指數(一致指數)原始時間序列進行聯(lián)合去噪后用機器學習算法進行預測。首先,利用CEEMD對時間序列進行分解,得到多個IMF分量和余波,然后對高頻分量進行小波分解去噪。對去噪的IMF和余波進行數據重建。然后利用SVM、BP神經網絡進行預測,并引入交叉驗證、粒子群優(yōu)化算法來提高預測精度。結果表明聯(lián)合去噪方法可以克服小波與CEEMD分解的不足,本文提出的基于聯(lián)合去噪的PSO-BP模型和基于聯(lián)合去噪的SVM模型預測精度優(yōu)于基于CEEMD去噪的模型與基于小波去噪的模型、以及未去噪處理的原始模型�；贑EEMD-小波分解聯(lián)合去噪的神經網絡模型應用于宏觀經濟景氣指數(一致指數)的預測中能夠為國家宏觀經濟調控,為公司和個人投資優(yōu)化決策提供重要參考。
【圖文】：

圖 1-1 文章結構圖本文運用時間序列建模預測方法，對宏觀經濟景氣指數(一致指數)進行。原始數據提取于 choice 金融客戶端-宏觀經濟版塊（1991 年 1 月至 201，月度計算，共 318 個數據）。

F w f t e iwtdt. ( 2 5)我們可以通過傅立葉變換改變信號所在的域，并通過傅里葉變換將時域信號空間變換到頻域信號空間。這種信號域改變的優(yōu)點就是可以充分利用頻域空間的特征來反映出信號的特征。2.2.2 小波去噪優(yōu)點它具有低熵性：小波系數的稀疏分布降低了圖像變換后的熵。去相關性：由于小波變換可以使信號去相關，并且噪聲在變換后具有白化趨勢。多分辨率特性：通過采用多分辨率方法，，可以很好地表現(xiàn)出信號的非平穩(wěn)特征，例如邊緣，尖峰，斷點等，有利于特征提取和保護。選基靈活性：可以根據不同的數據特征選擇不同的小波基函數，以獲取最佳的去噪效果[18][19]。2.2.3 小波去噪步驟
【學位授予單位】：蘭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F124;F224

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