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 股價預(yù)測　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了準確的預(yù)測股票價格的趨勢走向,文章提出了一種基于粒子濾波(PF)的股價預(yù)測方法。該方法首先對股價時間序列建立非線性自回歸(NAR)模型,由此得到對應(yīng)的狀態(tài)方程和量測方程;然后將NAR模型的參數(shù)向量擴展到狀態(tài)向量中,用粒子濾波方法聯(lián)合估計NAR模型的狀態(tài)和參數(shù),進而實現(xiàn)股價的實時預(yù)測。仿真實驗表明,基于粒子濾波的股價時間序列預(yù)測方法比傳統(tǒng)的NAR模型預(yù)測精度更高。
[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】： 桂林電子科技大學數(shù)學與計算科學學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61261033;41201479;61062003;61162007) 廣西自然科學基金資助項目(2013GXNSF-BA019270)
【分類號】：F830.91;O211.61

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