金融时间序列模糊边界预测研究
文献类型：会议
作者：桂斌[1]
机构：[1]中国人民大学信息学院,北京10087淮阴师范学院传媒学院,江苏淮安223300
[2]淮阴师范学院传媒学院,江苏淮安223300
[3]中国人民大学信息学院,北京100872
[4]中国人民大学信息学院,北京100872
年：2012
会议名称：2012中国计算机大会
会议论文集：2012中国计算机大会论文集
页码范围：2283-2286
会议地点：大连
会议开始日期：2012-10-01
所属部门：信息学院
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语言：中文
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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