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股指期货信息内含股价变动信息的挖掘--小波框架与支持向量回归的金融建模应用
被引量：
5
1
作者
戴稳胜
吕奇杰
徐曼文
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2008年第2期78-83,共6页
中国股指期货的推出指日可待,交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一,一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型...
中国股指期货的推出指日可待,交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一,一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波框架将预测变量分解成不同尺度的多个子序列,揭示隐藏在预测变量内的信息,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构SVR模型。本研究以日经225指数开盘价为预测目标,以期货开盘价为预测变量对模型进行实证研究,结果显示,该模型的预测绩效比单纯SVR模型及随机漫步模型好。未来可尝试以不同的基底函数作进一步研究。
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关键词
小波框架
支持向量回归
股价预测
期货信息
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题名
股指期货信息内含股价变动信息的挖掘--小波框架与支持向量回归的金融建模应用
被引量：
5
1
作者
戴稳胜
吕奇杰
徐曼文
机构
中国
人民大学财金学院
台湾清云科技大学
中国华融资产管理公司国际业务部
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2008年第2期78-83,共6页
文摘
中国股指期货的推出指日可待,交易者多了一种投资工具的同时也带来了新的风险。建立准确的金融时间序列预测模型是逐利及避险的方法之一,一直是学者专家研究的热点。本研究结合小波转换与支持向量回归,提出一个二阶段时间序列预测模型。先以离散小波框架将预测变量分解成不同尺度的多个子序列,揭示隐藏在预测变量内的信息,再以支持向量回归为工具,以这些子序列为预测变量建构SVR模型。本研究以日经225指数开盘价为预测目标,以期货开盘价为预测变量对模型进行实证研究,结果显示,该模型的预测绩效比单纯SVR模型及随机漫步模型好。未来可尝试以不同的基底函数作进一步研究。
关键词
小波框架
支持向量回归
股价预测
期货信息
Keywords
Wavelet frame
Support vector regression
Stock price forecasting
Futures information
分类号
F222.021 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
股指期货信息内含股价变动信息的挖掘--小波框架与支持向量回归的金融建模应用
戴稳胜
吕奇杰
徐曼文
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2008
5
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参考文献
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