【摘 要】
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随着人工智能和大数据时代的到来,除了经典预测模型外,相关机器学习模型在经济金融领域也得到广泛应用。特别地,经典预测模型ARIMA、神经网络LSTM预测模型及相关组合模型在国外市场应用已较为成熟,而在国内市场相关研究为数尚少。本文首先引入EMD方法对ARIMA-LSTM组合模型进行改善,构建出新的组合模型（简称为ARIMA-EMD-LSTM模型）,最后再利用A股数据来实证对比研究以上几个模型的预测效
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随着人工智能和大数据时代的到来,除了经典预测模型外,相关机器学习模型在经济金融领域也得到广泛应用。特别地,经典预测模型ARIMA、神经网络LSTM预测模型及相关组合模型在国外市场应用已较为成熟,而在国内市场相关研究为数尚少。本文首先引入EMD方法对ARIMA-LSTM组合模型进行改善,构建出新的组合模型（简称为ARIMA-EMD-LSTM模型）,最后再利用A股数据来实证对比研究以上几个模型的预测效果。在数据选取方面,由于生物医药和房地产行业均是资本市场的重要组成部分且相关性较低,故本文选择了同时期的申万生物医药指数和申万房地产指数。进一步,本文分别将医药和房地产指数数据细分为高低频两类,以此来详细对比分析ARIMA、LSTM、ARIMA-LSTM、ARIMA-EMD-LSTM 模型的预测效果。生物医药和房地产两个行业的实证结果均表明:在低频数据背景下,（1）ARIMA模型预测效果优于LSTM模型。（2）ARIMA-EMD-LSTM模型的预测效果优于ARIMA-LSTM模型。（3）组合模型预测效果只优于LSTM模型。在高频数据背景下,（1）LSTM模型预测效果优于ARIMA模型。（2）ARIMA-EMD-LSTM模型的预测效果优于ARIMA-LSTM模型。（3）组合模型预测效果只优于ARIMA模型。最后,本文最为关键的实证结果就是验证了:传统时间序列ARIMA模型,神经网络LSTM模型在高低频数据背景下有不同的适用场景;无论低、高频数据背景下,EMD方法都能够小幅提高组合模型ARIMA-LSTM的精确度。
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