【摘 要】
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针对上证指数具有非线性、非平稳性的特点,研究了一种基于经验模态分解（EMD）和自回归滑动平均模型（ARMA）的预测方法。首先利用EMD对上证指数数据进行平稳化处理,使上证指数数据更
【机 构】
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武汉科技大学理学院,武汉科技大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671338);国家级、省级大学生创新创业训练计划项目(20160488048)
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针对上证指数具有非线性、非平稳性的特点,研究了一种基于经验模态分解（EMD）和自回归滑动平均模型（ARMA）的预测方法。首先利用EMD对上证指数数据进行平稳化处理,使上证指数数据更有规律性,改善上证指数数据的非线性、非平稳性特性,然后利用ARMA模型对分解后的数据建模预测。研究结果表明：和直接利用ARMA模型进行预测所得的结果相比,本文所提的方法预测精度更高。
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