本文關(guān)鍵詞：中國(guó)股指波動(dòng)率的智能預(yù)測(cè)模型與實(shí)證檢驗(yàn)

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【摘要】：文章提出將改進(jìn)型粒子群算法與最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)相結(jié)合的中國(guó)股指波動(dòng)率智能預(yù)測(cè)方法,利用徑向基核函數(shù)LSSVM對(duì)股指波動(dòng)率進(jìn)行建模及預(yù)測(cè),并將自適應(yīng)慣性權(quán)重粒子群算法(AIWPSO)和動(dòng)態(tài)加速系數(shù)粒子群算法(DACPSO)分別實(shí)現(xiàn)徑向基核函數(shù)LSSVM的參數(shù)優(yōu)化,建立了兩種股指波動(dòng)率的智能預(yù)測(cè)模型。以日內(nèi)價(jià)格極差作為波動(dòng)率的代理變量,通過(guò)對(duì)上證綜指和深證成指的實(shí)證研究檢驗(yàn)了兩模型的有效性。檢驗(yàn)結(jié)果表明,AlWPSO算法優(yōu)化的徑向基核函數(shù)LSSVM作為中國(guó)股指波動(dòng)率智能預(yù)測(cè)模型,具有更高的波動(dòng)率預(yù)測(cè)精度和更快的建模速度。
【作者單位】： 中國(guó)社會(huì)科學(xué)院數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所;石家莊鐵道大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;石家莊鐵道大學(xué)學(xué)生處;
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(11YJC790048) 中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2015M571194)
【分類號(hào)】：F832.51;F224
【正文快照】： 0引言 最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)是由Suykens 和Vande-vail#提出的一種SVM改進(jìn)算法,該算法利用最小二乘算法取代了SVM的二次優(yōu)化算法,將SVM中的二次規(guī)劃優(yōu)化變換為線性方程求解,提高了算法的計(jì)算效率,更適合于股指波動(dòng)率這種大樣本預(yù)測(cè)問(wèn)題|21。LSSVM的優(yōu)劣取決于參數(shù)的確定

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