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《基于小波多尺度分析的股票价格组合预测方法.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第14卷第6期工业工程Vol.14No.62011年12月IndustrialEngineeringJournalDecember2011基于小波多尺度分析的股票价格组合预测方法肖燕君,张华,任若恩(北京航空航天大学经济管理学院,北京100191)摘要:股票价格是众多因素影响的综合结果,波动规律异常
2、复杂,属于典型的非平稳时间序列。为了对股价进行更有效的预测,提出一种基于小波分析、灰色残差GM(1,1)模型和AR模型的组合预测方法。运用小波分解算法,将股价序列分解成不同尺度上的逼近信号和细节信号,分别重构成低频序列和高频序列,即股价的趋势项和随机项。根据低频序列和高频序列的不同特性,分别采用灰色残差模型和自回归模型对未来股价进行预测,重新组合生成预测价格。实证研究结果表明,该方法比传统的股价预测方法具有更高的预测精度。关键词:小波分析;灰色残差模型;自回归模型;预测中图分类号:F201文献标志
3、码:A文章编号:1007-7375(2011)06-0133-05CombinedPredictionMethodofStockPriceBasedonWaveletMulti-ScaleAnalysisXiaoYan-jun,ZhangHua,RenRuo-en(SchoolofEconomicsandManagement,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100191,China)Abstract:Stockpriceis
4、affectedbyalargenumberoffactorsandisatypicalnon-stationarytimeseries.Inordertopredictthestockpricemoreaccurately,acombinedpredictionmethodisproposedbycombi-ningthewaveletanalysis,remanetGM(1,1)model,andautoregressive(AR)model.Byusingthewaveletdecompos
5、ingalgorithm,thestockpriceisapproximatelydecomposedintoanumberofsignalsofdifferentscales.Then,thesesignalsarereconstructedtoformanumberoflowandhighfrequencytimese-rialscalledthetendencypartandrandompartofthestockpricedata.Theseserialsareusedforstockpr
6、icepredictionbyusingremanetGM(1,1)andARmodels,respectively,withrespecttotheirdifferentfea-tures.Thepredictedresultsofallserialsarecombinedintothefinalpredictionprice.Asshownintheex-perimentalresultobtainedfromanexample,bytheproposedmethod,thepredictio
7、naccuracyishigherthanthatobtainedbythetraditionalones.Keywords:waveletanalysis;remanetGM(1,1)model;autoregressive(AR)model;prediction股票价格预测的准确性为投资者倍加关注,也期和长期交易者等等。不同类型的交易者以不同的是政府部门对市场有效监管的依据。目前,对股价时间尺度来看待和影响市场,如短期交易者只关注的预测已有许多方法,但仍存在着某些不尽如人意市场短期的价格变化,
8、其行为所引起的价格波动只[1-7]的地方,究其原因在于股市是一个复杂系统,由具有短期的记忆;长期交易者关注市场长期范围内于各种因素交织在一起,使得股价时序变得复杂,因的价格变化,其行为所引起的价格波动也相应具有[8]此难以预测。Peter等指出金融市场包括股票市长期的记忆。由于不同类型交易者的投资理念、受场是由不同投资时间水平的交易者组成,如短期、中影响因素及投资策略不同,他们所引起的股价波动收稿日期:2010-11-05基金项目:国家自然科学基金创新研究群体科学基金资助项目(70
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