【摘 要】
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针对企业、事业单位的财务金融系统存在非线性、非平稳性与噪声大的特点,为提高财务金融长期趋势的预测准确率与可靠性,提出了一种基于粗糙集的财务金融时间序列预测算法。通
【机 构】
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福建商学院会计系,福建商学院财会智能与服务研究中心,福州大学经济与管理学院,福建师范大学福清分校创新信息产业研究所
【基金项目】
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福建省社会科学规划青年项目(FJ2018C021),福建省教育厅中青年教师教育科研项目(JAT170679).
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针对企业、事业单位的财务金融系统存在非线性、非平稳性与噪声大的特点,为提高财务金融长期趋势的预测准确率与可靠性,提出了一种基于粗糙集的财务金融时间序列预测算法。通过粗糙集的化简概念删除输入数据集的冗余信息,根据事实信息生成无噪声的决策规则。考虑到训练样本的时期远近对粗糙集模型的分类准确率存在影响,设计了加权调和的粗糙集模型,为时期久远的训练样本分配较低的权重,为时期较近的训练样本分配较高的权重,提高近期训练样本对粗糙集模型的贡献。此外,提出了基于时间加权调和的决策冲突方案。基于香港恒生指数的实验结果表明:
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