【摘 要】
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为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD and SVR based stock price integrated for
【机 构】
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西北大学经济管理学院,西安财经大学信息学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(16XJC630001),中国博士后科学基金面上项目(2017M623229),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JQ7278),陕西省教育厅科研计划资助项目(17JK0304),国家自然科学基金资助项目(71701162).
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为实现对非平稳、非线性股票价格时间序列的高精度预测,提出经验模态分解下基于支持向量回归的股票价格集成预测方法EMD-SVRF(EMD and SVR based stock price integrated forecasting)。首先,运用经验模态分解方法获得股票对数收益率时间序列的本征模函数及趋势序列,然后,利用ε不敏感支持向量回归为各本征模函数及趋势序列分别建立预测模型,并计算各本征模函数及趋势项的预测值,最后,集成得到股票收益率序列预测值。实验表明,相对现有的EMD-Elman网络和ARMA-G
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