發(fā)布時(shí)間：2017-04-26 08:03

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD和RVM的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：股指期貨是以股票指數(shù)為標(biāo)的物的金融期貨產(chǎn)品。和商品期貨交易不同的是，股指期貨交易的是非實(shí)物，因此該交易都是以現(xiàn)金方式進(jìn)行結(jié)算。投資者期望能夠通過(guò)對(duì)股指期貨價(jià)格的預(yù)測(cè)分析來(lái)幫助其規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)獲得更大的收益。但是股指期貨價(jià)格內(nèi)部結(jié)構(gòu)非常復(fù)雜，，且受到政治、經(jīng)濟(jì)多個(gè)方面因素的影響，其非線性和非平穩(wěn)性使得傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法已難以達(dá)到所需的預(yù)測(cè)精度。針對(duì)預(yù)測(cè)精度不高和預(yù)測(cè)模型復(fù)雜的問(wèn)題，本文提出了一種基于EMD和RVM的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)方法，主要完成了兩方面工作： 第一，對(duì)股指期貨價(jià)格序列進(jìn)行EMD分解和重構(gòu)。EMD分解能夠?qū)⒐芍钙谪泝r(jià)格序列自適應(yīng)地分解成若干個(gè)IMF分量和一個(gè)剩余分量，統(tǒng)計(jì)分析各IMF分量的方差占比和Pearson相關(guān)系數(shù)，并對(duì)各分量的均值進(jìn)行不為0的t檢驗(yàn)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和t檢驗(yàn)的結(jié)果將所有分量重構(gòu)成三個(gè)新序列，分別代表短期波動(dòng)項(xiàng)、中期波動(dòng)項(xiàng)和長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)。經(jīng)過(guò)這樣的數(shù)據(jù)處理以后可以更加方便地分析原始價(jià)格序列的多時(shí)間尺度振蕩變化和其內(nèi)在周期性，有利于把握該序列的波動(dòng)性和內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，同時(shí)還減少了后續(xù)建模的工作量和復(fù)雜度。 第二，建立RVM股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型。選用高斯核函數(shù)，利用粒子群優(yōu)化算法對(duì)核參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)，針對(duì)三個(gè)具有不同經(jīng)濟(jì)意義的新序列分別建立各自的RVM分項(xiàng)預(yù)測(cè)模型，將分項(xiàng)結(jié)果相加即可以獲得股指期貨價(jià)格的最終預(yù)測(cè)值。 采用滬深300股指期貨價(jià)格數(shù)據(jù)對(duì)本論文提出的組合預(yù)測(cè)方法展開(kāi)了實(shí)證分析，獲得了相應(yīng)的預(yù)測(cè)結(jié)果，并將該預(yù)測(cè)結(jié)果與SVM預(yù)測(cè)模型和RVM預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)本文提出的EMD-RVMs股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度更高且稀疏度更好。
【關(guān)鍵詞】：股指期貨 價(jià)格預(yù)測(cè) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 相關(guān)向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：武漢輕工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F830.9;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-24
• 1.1 選題背景9-14
• 1.1.1 股指期貨的產(chǎn)生背景及發(fā)展過(guò)程9-10
• 1.1.2 股指期貨的投資優(yōu)勢(shì)10-11
• 1.1.3 股指期貨的功能11-12
• 1.1.4 期貨市場(chǎng)常用的分析預(yù)測(cè)方法12-14
• 1.2 股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.2.1 股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)的國(guó)外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀16-18
• 1.3 本文的研究?jī)?nèi)容與寫(xiě)作框架18-21
• 1.3.1 本文的研究?jī)?nèi)容18-20
• 1.3.2 本文的寫(xiě)作框架20-21
• 1.4 本文的技術(shù)路線與研究意義21-22
• 1.4.1 本文的技術(shù)路線21
• 1.4.2 本文的研究意義21-22
• 1.5 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)22-24
• 2 股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)研究的理論基礎(chǔ)24-37
• 2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法24-30
• 2.1.1 EMD 分解方法簡(jiǎn)介24
• 2.1.2 本征模態(tài)函數(shù) IMF24-25
• 2.1.3 EMD 分解方法的篩選過(guò)程25-28
• 2.1.4 EMD 分解方法的主要性質(zhì)28-30
• 2.2 相關(guān)向量機(jī)理論30-36
• 2.2.1 RVM 的理論基礎(chǔ)30-31
• 2.2.2 RVM 的模型結(jié)構(gòu)31-34
• 2.2.3 RVM 的參數(shù)估計(jì)34-36
• 2.2.4 RVM 的學(xué)習(xí)步驟36
• 2.3 本章小結(jié)36-37
• 3 基于 EMD 的股指期貨價(jià)格序列分解37-51
• 3.0 前言37
• 3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明37-38
• 3.2 多時(shí)間尺度振蕩變化分析38-42
• 3.3 周期分析42-46
• 3.4 序列重構(gòu)46-50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 4 基于 EMD 和 RVM 的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)51-61
• 4.1 基于 RVM 的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)51-57
• 4.1.1 RVM 預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備51-52
• 4.1.2 RVM 預(yù)測(cè)模型的核函數(shù)選擇52-53
• 4.1.3 RVM 預(yù)測(cè)模型的核參數(shù)設(shè)定53-54
• 4.1.4 RVM 模型預(yù)測(cè)的結(jié)果分析54-57
• 4.2 基于 EMD 和 RVM 的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)57-60
• 4.2.1 原始價(jià)格序列的 EMD 分解和重構(gòu)57-58
• 4.2.2 RVM 分項(xiàng)預(yù)測(cè)模型的建立58
• 4.2.3 EMD-RVMs 預(yù)測(cè)模型的性能評(píng)價(jià)58-60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 5 總結(jié)與展望61-65
• 5.1 本文的工作總結(jié)61-62
• 5.2 本課題的工作展望62-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果70

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前8條

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4 劉慧婷;倪志偉;李建洋;;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法及其實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年32期

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6 吳濤,賀漢根,賀明科;基于插值的核函數(shù)構(gòu)造[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2003年08期

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8 周磊;;基于粗糙集和支持向量機(jī)的股指期貨預(yù)測(cè)模型研究[J];山東科學(xué);2010年05期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王婷;EMD算法研究及其在信號(hào)去噪中的應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于EMD和RVM的股指期貨價(jià)格預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：328025