金融时间序列模糊边界预测研究
外文标题：Research on Forccasting the Fuzzy Boundary of Financial Time Series
文献类型：期刊
作者：桂斌[1]
机构：中国人民大学信息学院,北京100872;淮阴师范学院传媒学院,江苏淮安223300;淮阴师范学院传媒学院,江苏淮安,223300;中国人民大学信息学院,北京,100872
年：2012
期刊名称：小型微型计算机系统
卷：33
期：10
页码范围：2283-2286
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1000-1220
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_xxwxjsjxt201210031.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1000-1220.2012.10.031
人气指数：2
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基金：淮阴师范学院青年优秀人才基金项目
关键词：信息粒化;支持向量机;回归;金融时间序列
摘要：传统的金融时间序列预测方法以精确的输入数据为研究对象,在建立回归模型的基础上做单步或多步预测,预测结果是一个或多个具体的值.由于金融市场的复杂性,传统的预测方法可靠度较低.提出将金融时间序列模糊信息粒化成一个模糊粒子序列,运用支持向量机对模糊粒子的上下界进行回归,然后应用回归所得到的模型分别对上下界进行单步预测,从而将预测的结果限定在一个范围之内.这是一种全新的思路.以上证指数周收盘指数为实验数据,实验结果表明了这种方法的有效性.
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