本文關(guān)鍵詞： 粒子濾波 NAR模型 正交最小二乘法(OLS) 狀態(tài)空間模型 股價(jià)預(yù)測(cè)　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)股票價(jià)格的趨勢(shì)走向,文章提出了一種基于粒子濾波(PF)的股價(jià)預(yù)測(cè)方法。該方法首先對(duì)股價(jià)時(shí)間序列建立非線性自回歸(NAR)模型,由此得到對(duì)應(yīng)的狀態(tài)方程和量測(cè)方程;然后將NAR模型的參數(shù)向量擴(kuò)展到狀態(tài)向量中,用粒子濾波方法聯(lián)合估計(jì)NAR模型的狀態(tài)和參數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)股價(jià)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)表明,基于粒子濾波的股價(jià)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法比傳統(tǒng)的NAR模型預(yù)測(cè)精度更高。
[Abstract]:In order to accurately predict the trend of stock price, a method of stock price prediction based on particle filter (PFF) is proposed in this paper. Firstly, a nonlinear autoregressive model for stock price time series is established. The corresponding state equation and measurement equation are obtained, then the parameter vector of the NAR model is extended to the state vector, and the particle filter method is used to jointly estimate the state and parameters of the NAR model, and then the real-time prediction of the stock price is realized. The prediction accuracy of stock price time series based on particle filter is higher than that of traditional NAR model.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61261033;41201479;61062003;61162007) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013GXNSF-BA019270)
【分類號(hào)】：F830.91;O211.61

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本文編號(hào)：1550678