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
外文标题：Demystifying the Stock Price Information Hidden in Stock Index Futures——Application of Wavelet Frame and Support Vector Regression
文献类型：期刊
作者：戴稳胜[1]
机构：[1]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,
[2]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,
[3]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,
年：2008
期刊名称：统计研究
卷：25
期：2
页码范围：78-83
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：财政金融学院
语言：中文
ISSN：1002-4565
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tongjyj200802014.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1002-4565.2008.02.014
人气指数：3
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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
摘要：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SCR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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