本文關(guān)鍵詞：時(shí)間序列分析方法在黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究　出處：《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 時(shí)間序列 灰色模型 差分自回歸滑動(dòng)平均模型 黃金價(jià)格預(yù)測(cè) 系統(tǒng)

【摘要】：黃金是貴金屬和硬通貨。投資黃金可以保障投資者的資產(chǎn)不會(huì)被通貨膨脹侵蝕的同時(shí),也不易像股票投資和房地產(chǎn)投資那樣會(huì)面對(duì)市場(chǎng)崩盤(pán),因此深受人們所喜愛(ài)。針對(duì)黃金的歷史價(jià)格數(shù)據(jù)采用數(shù)據(jù)挖掘,可以有效的預(yù)測(cè)黃金價(jià)格走勢(shì),指導(dǎo)投資者的投資決策,具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)的應(yīng)用需求,深入分析黃金價(jià)格的時(shí)間序列特征,總結(jié)出其除了包含常見(jiàn)的非線性,非平穩(wěn)和動(dòng)態(tài)等特征外,還具有高噪音和非正態(tài)等特點(diǎn)。介紹了國(guó)內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)黃金價(jià)格分析研究的現(xiàn)狀,然后利用時(shí)間序列的相關(guān)原理和統(tǒng)計(jì)工具軟件進(jìn)行定量解釋。本文對(duì)黃金價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè),其創(chuàng)新性的應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下三個(gè)方面:1)基于灰色模型的原理,針對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)高噪音、非正態(tài)的特點(diǎn),提出了一種基于灰色模型的黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)方法,并將其應(yīng)用到黃金價(jià)格的預(yù)測(cè)中,通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性。2)基于差分自回歸滑動(dòng)平均模型的原理,針對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)的內(nèi)在特征,提出了一種基于差分自回歸滑動(dòng)平均模型的黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)方法,并將其應(yīng)用到黃金價(jià)格的預(yù)測(cè)領(lǐng)域,通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該方法的有效性。3)基于真實(shí)的黃金價(jià)格數(shù)據(jù),對(duì)比分析了加權(quán)移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、灰色模型和ARIMA等模型對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和有效性,并歸納總結(jié)了這四種模型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場(chǎng)景。文中主要采用基于灰色模型的黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)、基于ARIMA模型的黃金價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)、移動(dòng)平均模型以及指數(shù)平滑模型,并對(duì)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。通過(guò)對(duì)四種模型擬合的效果對(duì)比分析,基本上都可以描述黃金價(jià)格的走勢(shì),尤其求和自回歸滑動(dòng)平均模型擬合效果最佳。通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證研究表明,該模型在短期預(yù)測(cè)方面有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。在此基礎(chǔ)上以及其它核心技術(shù)的研究與突破,最后實(shí)現(xiàn)了整個(gè)系統(tǒng)的應(yīng)用。
[Abstract]:Gold is a precious metal and hard currency investment. Investors can guarantee gold assets to be eroded by inflation at the same time, it is not easy as the stock and real estate investment that will face the market crash, so deeply loved by the people. According to the historical price data of gold by data mining, can effectively predict the price of gold trend, guide the investment decisions of investors, and has wide application value. Based on the application demand prediction of gold price movements, in-depth analysis of the characteristics of time series of gold price, summed up its non linear except contains common, non stationary and dynamic characteristics, but also has high noise and non normal characteristics. This paper introduces the status quo of the research researchers at home and abroad on the analysis of the price of gold, and then explain quantitatively using time series correlation principle and statistical software. In this paper, the price of gold in the pre The application of the innovative measure, mainly in the following three aspects: 1) principle based on grey model, the gold price trend of high noise characteristics of non normal, the paper proposed a prediction method of grey model based on the gold price trend, and its application to the prediction of gold price, through the actual data to verify the effectiveness of the method was.2) principle of ARIMA model based on the inherent characteristics of the gold price movements, we propose a autoregressive moving average model of the gold price trend forecast method based on difference, and its application to the prediction of gold price, the actual data to verify.3 the effectiveness of the proposed method is based on the real data) the price of gold, comparative analysis of the weighted moving average, exponential smoothing, grey model and ARIMA model on the prediction accuracy of the gold price trend and effectiveness, and summarized Summarizes the four models of the advantages and disadvantages and application scenarios. This paper mainly uses the grey model to predict the trend of gold price forecast based on ARIMA model of the gold price trend based on moving average model and exponential smoothing model, and predict the results of the model were analyzed. By comparing the effect of four kinds of model fitting analysis. Basically can describe the trend of gold prices, especially the ARIMA model fitting effect is the best. The actual data show that the model has a strong practical value in the short term forecast. Research and breakthroughs on the basis of this and other core technology, finally realizes the application of the whole system.

【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F832.54;O211.61

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本文編號(hào)：1377019